Een eenvoudig Naive Bayes-locatiemodel
In de vorige oefeningen zag je dat de kans dat Brett om 9.00 uur op zijn werk of thuis is, sterk afhangt van of het weekend of een werkdag is.
Om dit in de praktijk te zien, gebruik je de data frame where9am om een Naive Bayes-model op dezelfde data te bouwen.
Met dit model kun je vervolgens de toekomst voorspellen: waar denkt het model dat Brett om 9.00 uur op donderdag en om 9.00 uur op zaterdag zal zijn?
De data frame where9am is beschikbaar in je werkruimte. Deze gegevensset bevat informatie over Bretts locatie om 9.00 uur op verschillende dagen.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Supervised Learning in R: Classificatie
Oefeninstructies
- Laad het pakket
naivebayes. - Gebruik
naive_bayes()met een formule zoalsy ~ xom een model vanlocationals functie vandaytypete bouwen. - Voorspel de locatie op donderdag 9.00 uur met
predict()en geef het objectthursday9ammee als het argumentnewdata. - Doe hetzelfde om de
saturday9am-locatie te voorspellen.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Load the naivebayes package
# Build the location prediction model
locmodel <- naive_bayes(___, data = ___)
# Predict Thursday's 9am location
predict(___, ___)
# Predict Saturdays's 9am location