「生」の確率を確認する
naivebayes パッケージは、Naive Bayes モデルの中身をのぞくためのいくつかの方法を提供しています。
モデルオブジェクトの名前をそのまま入力すると、各説明変数（予測子）の事前（全体）確率と条件付き確率が表示されます。必要であれば、これらを使って事後（予測）確率を手計算することもできます。
また、predict() 関数に type = "prob" を指定すれば、R が事後確率を計算してくれます。
これらの方法を使って、モデルが予測する9時の場所の確率が日によってどう変化するかを確認しましょう。前の演習で作成したモデル locmodel が利用可能で、naivebayes パッケージはすでに読み込まれています。
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
- 計算済みの事前確率と条件付き確率を確認するために、
locmodelオブジェクトをコンソールに表示します。 - 前の演習と同様に
predict()関数を使い、ただしtype = "prob"を指定して、木曜日9時の予測確率を表示します。 - これらを土曜日9時の予測確率と比較します。
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。
# Examine the location prediction model
# Obtain the predicted probabilities for Thursday at 9am
predict(___, ___ , type = ___)
# Obtain the predicted probabilities for Saturday at 9am