"원시" 확률 살펴보기
naivebayes 패키지는 Naive Bayes 모델 내부를 들여다보는 여러 가지 방법을 제공합니다.
모델 객체의 이름을 그대로 입력하면 각 예측 변수에 대한 사전(a priori, 전체) 확률과 조건부 확률을 볼 수 있어요. 원한다면, 이를 이용해 사후 (예측) 확률을 직접 손으로 계산할 수도 있습니다.
또는 predict() 함수에 type = "prob" 파라미터를 지정하면, R이 사후 확률을 계산해 줍니다.
이 방법들을 활용해 모델이 예측한 오전 9시 위치 확률이 요일마다 어떻게 달라지는지 살펴보세요. 이전 연습 문제에서 적합한 모델 locmodel을 사용할 수 있으며, naivebayes 패키지는 미리 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Supervised Learning: 분류
연습 안내
- 계산된 사전(a priori) 확률과 조건부 확률을 확인하려면
locmodel객체를 콘솔에 출력하세요. - 이전 연습 문제와 동일하게
predict()함수를 사용하되,type = "prob"를 지정해 목요일 오전 9시의 예측 확률을 확인하세요. - 이를 토요일 오전 9시의 예측 확률과 비교하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Examine the location prediction model
# Obtain the predicted probabilities for Thursday at 9am
predict(___, ___ , type = ___)
# Obtain the predicted probabilities for Saturday at 9am