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더 정교한 위치 모델

locations 데이터셋에는 13주 동안 매시간 Brett의 위치가 기록되어 있어요. 매시간 추적 정보에는 daytype(주말 또는 평일)과 hourtype(아침, 오후, 저녁, 밤)이 포함됩니다.

이 데이터를 사용해, 요일뿐 아니라 시간대에 따라서도 Brett의 예측 위치가 어떻게 달라지는지 확인할 수 있도록 더 정교한 모델을 만들어 보세요. 데이터셋 locations는 이미 작업 공간에 로드되어 있습니다.

수식에서 + 기호를 사용해 추가 독립 변수를 지정할 수 있어요(예: y ~ x + b).

naivebayes 패키지는 미리 로드되어 있습니다.

คำแนะนำ

100 XP
  • R의 수식 인터페이스를 사용해 daytype과 hourtype 모두에 의해 location이 결정되도록 모델을 만드세요. naive_bayes() 함수는 formula와 data의 2개 인수를 받는다는 점을 기억하세요.
  • 데이터 프레임 weekday_afternoon과 predict() 함수를 사용해 평일 오후의 Brett 위치를 예측하세요.
  • weekday_evening에 대해서도 동일하게 수행하세요.