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  3. R で学ぶネットワークデータの予測分析
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अभ्यास

確率的リレーショナル・ネイバー分類器

この演習では、他ノードの事前の退会確率に基づいて退会確率を推定するために、probabilistic relational neighbor classifier（確率的リレーショナル・ネイバー分類器）を適用します。

ノードのラベルがわかっている代わりに、下図のように各ノードの退会確率がわかっているとします。図では、C は churn（退会）、NC は non-churn（非退会）を表します。 前と同様に、各ノードに隣接するノードの退会確率の平均を取ることで、そのノードの退会確率を更新できます。
Probabilistic relational neighbor classifier

निर्देश

100 XP
  • ベクトル churnProb から、44 番目の顧客の退会確率を確認します。
  • AdjacencyMatrix と churnProb を掛け、近傍のサイズを格納したベクトル neighbors で割って退会確率を更新します。行列演算のまわりには as.vector() を付けています。結果を churnProb_updated に代入してください。
  • ベクトル churnProb_updated から、44 番目の顧客の更新後の退会確率を確認します。
  • 44 番目の顧客の退会確率はどのように変化しましたか？