Preparar-se para circunstâncias imprevistas

Enquanto Brett estava rastreando sua localização durante 13 semanas, ele nunca foi ao escritório durante o fim de semana. Consequentemente, a probabilidade conjunta de P(escritório e fim de semana) = 0.

Explore como isso afeta a probabilidade prevista de que Brett possa ir trabalhar no fim de semana no futuro. Além disso, você pode ver como o uso da correção de Laplace permitirá uma pequena chance para esses tipos de circunstâncias imprevistas.

O modelo locmodel está disponível para você usar, juntamente com o quadro de dados weekend_afternoon. O pacote naivebayes também foi pré-carregado.

Este exercício faz parte do curso

Aprendizagem supervisionada em R: Classificação

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Instruções do exercício

Use o site locmodel para gerar probabilidades previstas para uma tarde de fim de semana usando a função predict(). Lembre-se de definir o argumento type.
Crie um novo modelo Bayes ingênuo com o parâmetro de suavização Laplace definido como 1. Você pode fazer isso definindo o argumento laplace em sua chamada como naive_bayes(). Salve o resultado como locmodel2.
Veja como as novas probabilidades previstas se comparam usando a função predict() em seu novo modelo.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Observe the predicted probabilities for a weekend afternoon


# Build a new model using the Laplace correction
locmodel2 <- ___

# Observe the new predicted probabilities for a weekend afternoon

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