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확률 계산하기

where9am 데이터 프레임에는 91일(13주) 동안의 기록이 들어 있으며, Brett이 매일 오전 9시에 있었던 location과 그날의 daytype이 주말인지 평일인지가 기록되어 있어요.

아래의 조건부 확률 공식을 사용하면, 평일이라는 조건이 주어졌을 때 Brett이 사무실에서 일하고 있을 확률을 계산할 수 있어요.

$$ P(A|B) = \frac{P(A \text{ and } B)}{P(B)} $$

이와 같은 계산은 이후 연습 문제에서 개발하게 될 Naive Bayes 목적지 예측 모델의 기초가 됩니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 Supervised Learning: 분류

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연습 안내

  • 데이터셋에서 행을 세기 위해 nrow()subset()을 사용해 P(office)를 구하고, 결과를 p_A로 저장하세요.
  • 다시 nrow()subset()을 사용해 P(weekday)를 구하고, 결과를 p_B로 저장하세요.
  • 마지막으로 nrow()subset()을 사용해 P(office and weekday)를 구하세요. 결과를 p_AB로 저장하세요.
  • P(office | weekday)를 계산해 p_A_given_B로 저장하세요.
  • p_A_given_B의 값을 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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 <- ___
___
코드 편집 및 실행