Prüfung der "rohen" Wahrscheinlichkeiten
Das Paket naivebayes bietet mehrere Möglichkeiten, einen Blick in ein Naive Bayes-Modell zu werfen.
Wenn du den Namen des Modellobjekts eingibst, erhältst du die a priori (allgemeine) und die bedingten Wahrscheinlichkeiten der einzelnen Prädiktoren des Modells. Wenn du möchtest, kannst du diese zur Berechnung der ( vorhergesagten ) Wahrscheinlichkeiten verwenden.
Alternativ dazu berechnet R die posterioren Wahrscheinlichkeiten für dich, wenn der Parameter type = "prob" an die Funktion predict() übergeben wird.
Untersuche mit diesen Methoden, wie die vom Modell vorhergesagte 9am-Standortwahrscheinlichkeit von Tag zu Tag abweicht. Das Modell locmodel, das du in der vorherigen Übung angepasst hast, steht dir zur Verfügung, und das Paket naivebayes ist bereits geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Überwachtes Lernen in R: Klassifikation
Anleitung zur Übung
- Gib das
locmodelObjekt auf der Konsole aus, um die berechneten a priori und bedingten Wahrscheinlichkeiten zu sehen. - Verwende die Funktion
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
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Examine the location prediction model
# Obtain the predicted probabilities for Thursday at 9am
predict(___, ___ , type = ___)
# Obtain the predicted probabilities for Saturday at 9am