1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Học có giám sát trong R: Phân loại
Connected

Bài tập

Chuẩn bị cho những tình huống ngoài dự kiến

Trong 13 tuần Brett theo dõi vị trí của mình, anh ấy không bao giờ đến văn phòng vào cuối tuần. Do đó, xác suất đồng thời P(office and weekend) = 0.

Hãy khám phá điều này ảnh hưởng thế nào đến xác suất dự đoán rằng Brett có thể đi làm vào cuối tuần trong tương lai. Bên cạnh đó, bạn sẽ thấy cách sử dụng hiệu chỉnh Laplace cho phép một khả năng nhỏ cho những tình huống ngoài dự kiến như vậy.

Mô hình locmodel đã sẵn sàng để bạn sử dụng, cùng với data frame weekend_afternoon. Gói naivebayes cũng đã được nạp sẵn.

Hướng dẫn

100 XP
  • Dùng locmodel để xuất xác suất dự đoán cho một buổi chiều cuối tuần bằng hàm predict(). Nhớ đặt đối số type.
  • Tạo một mô hình naive Bayes mới với tham số làm mượt Laplace đặt là 1. Bạn có thể làm điều này bằng cách đặt đối số laplace trong lời gọi naive_bayes(). Lưu mô hình này là locmodel2.
  • So sánh các xác suất dự đoán mới bằng cách dùng hàm predict() trên mô hình mới của bạn.