Olasılıksal İlişkisel Komşu Sınıflandırıcısı
Bu egzersizde, diğer düğümlerin önceki churn olasılıklarına dayanarak churn olasılıklarını çıkarmak için olasılıksal ilişkisel komşu sınıflandırıcısını uygulayacaksın.
Düğümlerin etiketlerini bilmek yerine, aşağıdaki görselde olduğu gibi her düğümün churn olasılığını bildiğini varsay. Görselde C churn, NC churn olmayan anlamına gelir.
Daha önce olduğu gibi, düğümlerin churn olasılığını, komşu düğümlerin churn olasılıklarının ortalamasını bularak güncelleyebilirsin.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile Ağ Verileri Kullanarak Predictive Analytics
Egzersiz talimatları
churnProbvektöründe 44. müşterinin churn olasılığını bul.AdjacencyMatrixilechurnProb'u çarpıp komşuluk boyutlarını içerenneighborsvektörüne bölerek churn olasılığını güncelle. Matris işlemlerinin etrafınaas.vector()ekledik. SonucuchurnProb_updateddeğişkenine ata.churnProb_updatedvektöründe 44. müşterinin güncellenmiş churn olasılığını bul.- müşterinin churn olasılığına ne oldu?
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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[___]