प्रायिकताएँ गणना करना
डेटा फ़्रेम where9am में 91 दिनों (तेरह हफ्तों) का डेटा है, जिसमें Brett ने हर दिन सुबह 9 बजे अपनी location दर्ज की है और यह भी कि daytype वीकेंड था या वीकडे.
नीचे दिए गए सशर्त प्रायिकता (conditional probability) के सूत्र का उपयोग करके, आप यह निकाल सकते हैं कि अगर वीकडे है, तो Brett के ऑफिस में काम पर होने की प्रायिकता क्या है.
$$ P(A|B) = \frac{P(A \text{ and } B)}{P(B)} $$
ऐसी गणनाएँ वही आधार बनती हैं जिन पर आप आगे के अभ्यासों में Naive Bayes डेस्टिनेशन प्रेडिक्शन मॉडल विकसित करेंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Supervised Learning: Classification
अभ्यास निर्देश
nrow()औरsubset()का उपयोग करके डेटासेट में पंक्तियों की गिनती करें और P(office) निकालकर परिणामp_Aके रूप में सेव करें.- फिर से
nrow()औरsubset()का उपयोग करके P(weekday) निकालें और परिणामp_Bमें सेव करें. - अंतिम बार
nrow()औरsubset()का उपयोग करके P(office and weekday) निकालें. परिणामp_ABमें सेव करें. - P(office | weekday) की गणना करें और परिणाम
p_A_given_Bमें सेव करें. p_A_given_Bका मान प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Compute P(A)
p_A <- ___
# Compute P(B)
p_B <- ___
# Compute the observed P(A and B)
p_AB <- ___
# Compute P(A | B) and print its value
p_A_given_B <- ___
___