1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích dự đoán với dữ liệu mạng trong R
Connected

Bài tập

Bộ phân loại láng giềng quan hệ xác suất

Trong bài tập này, bạn sẽ áp dụng bộ phân loại láng giềng quan hệ xác suất để suy ra xác suất rời bỏ dựa trên xác suất rời bỏ tiên nghiệm của các nút khác.

Thay vì biết nhãn của các nút, giả sử bạn biết xác suất rời bỏ của từng nút, như trong hình dưới đây. Trong hình, C là rời bỏ (churn) và NC là không rời bỏ (non-churn). Sau đó, như trước, bạn có thể cập nhật xác suất rời bỏ của các nút bằng cách lấy trung bình xác suất rời bỏ của các nút láng giềng.
Probabilistic relational neighbor classifier

Hướng dẫn

100 XP
  • Tìm xác suất rời bỏ của khách hàng thứ 44 trong vector churnProb.
  • Cập nhật xác suất rời bỏ bằng cách nhân AdjacencyMatrix với churnProb và chia cho vector neighbors chứa kích thước láng giềng. Chúng tôi đã thêm as.vector() quanh các phép toán ma trận. Gán kết quả vào churnProb_updated.
  • Tìm xác suất rời bỏ đã cập nhật của khách hàng thứ 44 trong vector churnProb_updated.
  • Điều gì đã xảy ra với xác suất rời bỏ của khách hàng thứ 44?