НачатьНачать бесплатно

Вероятностный реляционный классификатор ближайших соседей

В этом упражнении вы применяете вероятностный реляционный классификатор ближайших соседей, чтобы оценить вероятности оттока на основе априорных вероятностей оттока остальных узлов.

Предположим, что вместо точных меток узлов вам известна вероятность оттока каждого узла — как показано на изображении ниже. Здесь C обозначает отток, а NC — его отсутствие. Как и прежде, вероятность оттока для каждого узла можно обновить, вычислив среднее значение вероятностей оттока его соседей.
Probabilistic relational neighbor classifier

Это упражнение является частью курса

Прогнозная аналитика на основе сетевых данных в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Найдите вероятность оттока 44-го клиента в векторе churnProb.
  • Обновите вероятность оттока: умножьте AdjacencyMatrix на churnProb и разделите на вектор neighbors, содержащий размеры окрестностей. Мы добавили as.vector() вокруг матричных операций. Сохраните результат в переменную churnProb_updated.
  • Найдите обновлённую вероятность оттока 44-го клиента в векторе churnProb_updated.
  • Как изменилась вероятность оттока 44-го клиента?

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Find churn probability of the 44th customer
churnProb[___]

# Update the churn probabilties and the non-churn probabilities
churnProb_updated <- as.vector((AdjacencyMatrix %*% ___) / ___)

# Find updated churn probability of the 44th customer
churnProb_updated[___]
Редактировать и запускать код