Olasılıkları hesaplama

where9am veri çerçevesi, Brett'in her gün saat 9'da location bilgisini ve daytype'ın hafta sonu mu hafta içi mi olduğunu kaydettiği 91 günlük (on üç haftalık) veri içerir.

Aşağıdaki koşullu olasılık formülünü kullanarak, günün hafta içi olduğu verildiğinde Brett'in ofiste çalışıyor olma olasılığını hesaplayabilirsin.

$$ P(A|B) = \frac{P(A \text{ and } B)}{P(B)} $$

Bu tür hesaplamalar, ilerleyen egzersizlerde geliştireceğin Naive Bayes varış tahmini modelinin temelini oluşturur.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'de Supervised Learning: Sınıflandırma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Veri kümesindeki satırları saymak için nrow() ve subset() kullanarak P(office)'i bul ve sonucu p_A olarak kaydet.
Yine nrow() ve subset() kullanarak P(weekday)'i bul ve sonucu p_B olarak kaydet.
Son kez nrow() ve subset() kullanarak P(office and weekday)'i bul. Sonucu p_AB olarak kaydet.
P(office | weekday)'i hesapla ve sonucu p_A_given_B olarak kaydet.
p_A_given_B değerini yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Compute P(A) 
p_A <- ___

# Compute P(B)
p_B <- ___

# Compute the observed P(A and B)
p_AB <- ___

# Compute P(A | B) and print its value
p_A_given_B <- ___
___

Kodu Düzenle ve Çalıştır