„Rohe“ Wahrscheinlichkeiten untersuchen
Das Paket naivebayes bietet mehrere Möglichkeiten, in ein Naive-Bayes-Modell hineinzuschauen.
Wenn du den Namen des Modellobjekts eintippst, erhältst du die a-priori- (Gesamt-) und die bedingten Wahrscheinlichkeiten der einzelnen Prädiktoren des Modells. Wenn du möchtest, könntest du diese nutzen, um Posterior- (vorhergesagte) Wahrscheinlichkeiten per Hand zu berechnen.
Alternativ berechnet R die Posterior-Wahrscheinlichkeiten für dich, wenn du den Parameter type = "prob" an die Funktion predict() übergibst.
Mit diesen Methoden kannst du untersuchen, wie die vom Modell vorhergesagte Aufenthaltswahrscheinlichkeit um 9 Uhr von Tag zu Tag variiert. Das Modell locmodel, das du in der vorherigen Übung trainiert hast, steht dir zur Verfügung, und das Paket naivebayes wurde bereits geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Überwachtes Lernen in R: Klassifikation
Anleitung zur Übung
- Gib das Objekt
locmodelin der Konsole aus, um die berechneten a-priori- und bedingten Wahrscheinlichkeiten anzuzeigen. - Verwende
predict()ähnlich wie in der vorherigen Übung, aber mittype = "prob", um die vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten für Donnerstag um 9 Uhr zu sehen. - Vergleiche diese mit den vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten für Samstag um 9 Uhr.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Examine the location prediction model
# Obtain the predicted probabilities for Thursday at 9am
predict(___, ___ , type = ___)
# Obtain the predicted probabilities for Saturday at 9am