Se préparer à des circonstances imprévues
Alors que Brett a suivi sa localisation pendant 13 semaines, il ne s'est jamais rendu au bureau pendant le week-end. Par conséquent, la probabilité conjointe de P(bureau et week-end) = 0.
Examinez l'impact de cette situation sur la probabilité prévue que Brett aille travailler le week-end à l'avenir. En outre, vous pouvez voir comment l'utilisation de la correction de Laplace permet d'avoir une petite chance pour ces types de circonstances imprévues.
Le modèle locmodel est à votre disposition, ainsi que le cadre de données weekend_afternoon. Le paquet naivebayes a également été préchargé.
Cet exercice fait partie du cours
Apprentissage supervisé en R : Classification
Instructions
- Utilisez la fonction
locmodelpour obtenir des probabilités prédites pour un après-midi de week-end à l'aide de la fonctionpredict(). N'oubliez pas de définir l'argumenttype. - Créez un nouveau modèle naïf de Bayes avec le paramètre de lissage de Laplace fixé à
1. Vous pouvez le faire en définissant l'argumentlaplacedans votre appel ànaive_bayes(). Enregistrez ceci souslocmodel2. - Comparez les nouvelles probabilités prédites en utilisant la fonction
predict()sur votre nouveau modèle.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Observe the predicted probabilities for a weekend afternoon
# Build a new model using the Laplace correction
locmodel2 <- ___
# Observe the new predicted probabilities for a weekend afternoon