シンプルな Naive Bayes による位置モデル
前の演習から、午前9時に Brett が職場にいるか自宅にいるかの確率は、それが週末か平日かに大きく依存することが分かりました。
この発見を実際に確かめるために、同じデータで where9am データフレームを使って Naive Bayes モデルを構築しましょう。
その後、このモデルを使って将来を予測します。木曜日の午前9時と土曜日の午前9時に、モデルは Brett がどこにいると考えるでしょうか？
データフレーム where9am はワークスペースに用意されています。このデータセットには、さまざまな日の午前9時における Brett の居場所が含まれています。
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
naivebayesパッケージを読み込みます。naive_bayes()をy ~ xのような式で使い、daytypeによってlocationを説明するモデルを作成します。predict()を使い、newdata引数にthursday9amオブジェクトを渡して、木曜日の午前9時の居場所を予測します。- 同様に、
saturday9amの居場所も予測します。
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。
# Load the naivebayes package
# Build the location prediction model
locmodel <- naive_bayes(___, data = ___)
# Predict Thursday's 9am location
predict(___, ___)
# Predict Saturdays's 9am location