Більш витончена модель локації

Набір даних locations фіксує місцеперебування Бретта щогодини протягом 13 тижнів. Щогодини трекінг містить daytype (вихідний чи робочий день), а також hourtype (ранок, день, вечір або ніч).

Використайте ці дані, щоб побудувати більш витончену модель і побачити, як передбачена локація Бретта змінюється не лише залежно від дня тижня, а й від пори доби. Набір даних locations уже завантажено у ваш робочий простір.

Ви можете вказувати додаткові незалежні змінні у формулі за допомогою знака + (наприклад, y ~ x + b).

Пакет naivebayes уже під'єднано.

Ця вправа є частиною курсу

Наглядове навчання в R: Класифікація

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Скористайтеся формульним інтерфейсом R, щоб побудувати модель, у якій location залежить і від daytype, і від hourtype. Нагадаємо, функція naive_bayes() приймає 2 аргументи: formula і data.
Передбачте локацію Бретта для робочого дня вдень за допомогою датафрейму weekday_afternoon і функції predict().
Зробіть те саме для weekday_evening.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Build a NB model of location
locmodel <- ___

# Predict Brett's location on a weekday afternoon
___

# Predict Brett's location on a weekday evening
___

Редагувати та запускати код