Un modello di localizzazione più sofisticato
Il dataset locations registra l'ubicazione di Brett ogni ora per 13 settimane. Ogni ora, le informazioni di tracciamento includono il daytype (weekend o giorno feriale) e l'hourtype (mattina, pomeriggio, sera o notte).
Usando questi dati, costruisci un modello più sofisticato per vedere come la posizione prevista di Brett non varia solo in base al giorno della settimana ma anche all'ora del giorno. Il dataset locations è già caricato nel tuo workspace.
Puoi specificare ulteriori variabili indipendenti nella formula usando il segno + (ad es. y ~ x + b).
Il pacchetto naivebayes è stato precaricato.
Questo esercizio fa parte del corso
Apprendimento supervisionato in R: Classificazione
Istruzioni dell'esercizio
- Usa l'interfaccia a formula di R per costruire un modello in cui la posizione dipende sia da
daytypesia dahourtype. Ricorda che la funzionenaive_bayes()accetta 2 argomenti:formulaedata. - Prevedi la posizione di Brett in un pomeriggio feriale usando il data frame
weekday_afternoone la funzionepredict(). - Fai lo stesso per
weekday_evening.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Build a NB model of location
locmodel <- ___
# Predict Brett's location on a weekday afternoon
___
# Predict Brett's location on a weekday evening
___