Усовершенствованная модель определения местоположения

Набор данных locations фиксирует местоположение Бретта каждый час на протяжении 13 недель. Для каждого часа записывается тип дня (daytype): выходной или рабочий — а также тип временного интервала (hourtype): утро, день, вечер или ночь.

На основе этих данных постройте более сложную модель, которая покажет, как прогнозируемое местоположение Бретта меняется не только в зависимости от дня недели, но и от времени суток. Набор данных locations уже загружен в вашем рабочем пространстве.

Чтобы добавить дополнительные независимые переменные в формулу, используйте знак + (например, y ~ x + b).

Пакет naivebayes предварительно загружен.

Это упражнение является частью курса

Обучение с учителем в R: классификация

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

С помощью интерфейса формул R постройте модель, в которой местоположение зависит одновременно от daytype и hourtype. Напомним, что функция naive_bayes() принимает два аргумента: formula и data.
Спрогнозируйте местоположение Бретта в рабочий день во второй половине дня, используя фрейм данных weekday_afternoon и функцию predict().
Сделайте то же самое для рабочего вечера (weekday_evening).

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Build a NB model of location
locmodel <- ___

# Predict Brett's location on a weekday afternoon
___

# Predict Brett's location on a weekday evening
___

Редактировать и запускать код