確率の計算
where9am データフレームには、91 日間（13 週間）のデータがあり、Brett が毎日午前 9 時の location を記録し、その日が週末か平日かを daytype に記録しています。
以下の条件付き確率の式を使って、平日であるときに Brett がオフィスで働いている確率を計算できます。
$$ P(A|B) = \frac{P(A \text{ and } B)}{P(B)} $$
このような計算は、この後の演習で作成する Naive Bayes による目的地予測モデルの基礎になります。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶSupervised Learning：分類
演習の手順
- データセット内の行を数えるために
nrow()とsubset()を使って P(office) を求め、結果をp_Aとして保存します。 - 同様に
nrow()とsubset()を使って P(weekday) を求め、結果をp_Bとして保存します。 - もう一度
nrow()とsubset()を使って P(office and weekday) を求め、結果をp_ABとして保存します。 - P(office | weekday) を計算し、結果を
p_A_given_Bとして保存します。 p_A_given_Bの値を出力します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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 <- ___
___