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Un modelo de localización más sofisticado

El conjunto de datos locations registra la ubicación de Brett cada hora durante 13 semanas. Cada hora, la información de seguimiento incluye el daytype (fin de semana o día laborable), así como el hourtype (mañana, tarde, noche o noche).

Con estos datos, construye un modelo más sofisticado para ver cómo la ubicación prevista de Brett no sólo varía según el día de la semana, sino también según la hora del día. El conjunto de datos locations ya está cargado en tu espacio de trabajo.

Puedes especificar variables independientes adicionales en tu fórmula utilizando el signo + (por ejemplo, y ~ x + b).

Se ha precargado el paquete naivebayes.

Este ejercicio forma parte del curso

Aprendizaje supervisado en R: Clasificación

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Instrucciones del ejercicio

  • Utiliza la interfaz de fórmulas de R para construir un modelo en el que la ubicación dependa tanto de daytype como de hourtype. Recuerda que la función naive_bayes() toma 2 argumentos: formula y data.
  • Predice la ubicación de Brett un día laborable por la tarde utilizando el marco de datos weekday_afternoon y la función predict().
  • Haz lo mismo con un weekday_evening.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando el código de muestra.

# Build a NB model of location
locmodel <- ___

# Predict Brett's location on a weekday afternoon
___

# Predict Brett's location on a weekday evening
___
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