Um modelo de localização mais sofisticado
O conjunto de dados locations registra a localização de Brett a cada hora durante 13 semanas. A cada hora, as informações de rastreamento incluem o daytype (fim de semana ou dia da semana), bem como o hourtype (manhã, tarde, noite ou madrugada).
Usando esses dados, crie um modelo mais sofisticado para ver como a localização prevista de Brett não só varia de acordo com o dia da semana, mas também com a hora do dia. O conjunto de dados locations já está carregado em seu espaço de trabalho.
Você pode especificar variáveis independentes adicionais em sua fórmula usando o sinal + (por exemplo, y ~ x + b).
O pacote naivebayes foi pré-carregado.
Este exercício faz parte do curso
Aprendizagem supervisionada em R: Classificação
Instruções de exercício
- Use a interface de fórmula do R para criar um modelo em que a localização depende de
daytypeehourtype. Lembre-se de que a funçãonaive_bayes()recebe 2 argumentos:formulaedata. - Preveja a localização de Brett em um dia de semana à tarde usando o quadro de dados
weekday_afternoone a funçãopredict(). - Faça o mesmo com o site
weekday_evening.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Build a NB model of location
locmodel <- ___
# Predict Brett's location on a weekday afternoon
___
# Predict Brett's location on a weekday evening
___