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

Bài tập

Xem xét các xác suất "thô"

Gói naivebayes cung cấp vài cách để xem bên trong một mô hình Naive Bayes.

Gõ tên của đối tượng mô hình sẽ hiển thị các xác suất a priori (tổng thể) và xác suất có điều kiện của từng biến dự báo trong mô hình. Nếu muốn, bạn có thể dùng những giá trị này để tự tay tính các xác suất posterior (dự đoán).

Ngoài ra, R sẽ tính giúp bạn các xác suất posterior nếu bạn truyền tham số type = "prob" vào hàm predict().

Dùng các cách này, hãy kiểm tra cách xác suất địa điểm lúc 9 giờ sáng mà mô hình dự đoán thay đổi theo từng ngày. Mô hình locmodel mà bạn đã huấn luyện ở bài trước có sẵn để dùng, và gói naivebayes đã được nạp sẵn.

Hướng dẫn

100 XP
  • In đối tượng locmodel ra console để xem các xác suất a priori và xác suất có điều kiện đã tính.
  • Dùng hàm predict() tương tự bài trước, nhưng với type = "prob" để xem các xác suất dự đoán cho Thứ Năm lúc 9 giờ sáng.
  • So sánh các giá trị này với các xác suất dự đoán cho Thứ Bảy lúc 9 giờ sáng.