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.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Supervised Learning: 분류
연습 안내
- R의 수식 인터페이스를 사용해
daytype과hourtype모두에 의해 location이 결정되도록 모델을 만드세요.naive_bayes()함수는formula와data의 2개 인수를 받는다는 점을 기억하세요. - 데이터 프레임
weekday_afternoon과predict()함수를 사용해 평일 오후의 Brett 위치를 예측하세요. weekday_evening에 대해서도 동일하게 수행하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Build a NB model of location
locmodel <- ___
# Predict Brett's location on a weekday afternoon
___
# Predict Brett's location on a weekday evening
___