एक अधिक परिष्कृत लोकेशन मॉडल
locations डेटासेट Brett की लोकेशन को 13 हफ्तों तक हर घंटे रिकॉर्ड करता है. हर घंटे के ट्रैकिंग में daytype (वीकेंड या वीकडे) और hourtype (morning, afternoon, evening, या night) शामिल होता है.
इस डेटा का उपयोग करके एक अधिक परिष्कृत मॉडल बनाएँ ताकि देखें कि Brett की अनुमानित लोकेशन न सिर्फ हफ्ते के दिन के अनुसार बल्कि दिन के समय के अनुसार भी कैसे बदलती है. डेटासेट locations पहले से ही आपके वर्कस्पेस में लोड है.
आप अपने फ़ॉर्मूला में अतिरिक्त स्वतंत्र वैरिएबल्स को + चिन्ह का उपयोग करके स्पेसिफाई कर सकते हैं (उदा. y ~ x + b).
naivebayes पैकेज प्री-लोडेड है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Supervised Learning: Classification
अभ्यास निर्देश
- R फॉर्मूला इंटरफ़ेस का उपयोग करके ऐसा मॉडल बनाएँ जहाँ location,
daytypeऔरhourtype, दोनों पर निर्भर हो. याद रखें किnaive_bayes()फंक्शन 2 आर्ग्यूमेंट लेता है:formulaऔरdata. weekday_afternoonडेटा फ्रेम औरpredict()फंक्शन का उपयोग करके वीकडे की दोपहर में Brett की लोकेशन प्रिडिक्ट करें.- यही काम
weekday_eveningके लिए भी करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Build a NB model of location
locmodel <- ___
# Predict Brett's location on a weekday afternoon
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# Predict Brett's location on a weekday evening
___