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एक सरल Naive Bayes लोकेशन मॉडल

पिछले अभ्यासों में आपने देखा कि 9am पर Brett के काम पर होने या घर पर होने की प्रायिकता इस बात पर काफ़ी निर्भर करती है कि वह दिन वीकेंड है या वीकडे.

इसी खोज को क्रिया में देखने के लिए, उसी डेटा पर Naive Bayes मॉडल बनाने हेतु where9am डेटा फ्रेम का उपयोग कीजिए.

इसके बाद आप इस मॉडल से भविष्यवाणी कर सकते हैं: मॉडल के अनुसार Brett गुरुवार 9am पर कहाँ होगा और शनिवार 9am पर कहाँ होगा?

डेटा फ्रेम where9am आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध है. इस डेटासेट में अलग-अलग दिनों में 9am पर Brett की लोकेशन की जानकारी है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Supervised Learning: Classification

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • naivebayes पैकेज लोड करें.
  • naive_bayes() को y ~ x जैसे फ़ॉर्मूला के साथ उपयोग करके daytype के फ़ंक्शन के रूप में location का मॉडल बनाएँ.
  • predict() का उपयोग करते हुए, thursday9am ऑब्जेक्ट को newdata आर्ग्युमेंट में देकर गुरुवार 9am की लोकेशन का पूर्वानुमान करें.
  • यही प्रक्रिया अपनाकर saturday9am लोकेशन की भी भविष्यवाणी करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Load the naivebayes package


# Build the location prediction model
locmodel <- naive_bayes(___, data = ___)

# Predict Thursday's 9am location
predict(___, ___)

# Predict Saturdays's 9am location
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