Mô hình vị trí tinh vi hơn
Bộ dữ liệu locations ghi lại vị trí của Brett mỗi giờ trong suốt 13 tuần. Mỗi giờ, thông tin theo dõi bao gồm daytype (cuối tuần hoặc ngày thường) cũng như hourtype (sáng, chiều, tối hoặc đêm).
Dựa trên dữ liệu này, hãy xây dựng một mô hình tinh vi hơn để xem vị trí dự đoán của Brett không chỉ thay đổi theo ngày trong tuần mà còn theo thời điểm trong ngày. Bộ dữ liệu locations đã được nạp sẵn vào không gian làm việc của bạn.
Bạn có thể chỉ định các biến độc lập bổ sung trong công thức bằng dấu + (ví dụ y ~ x + b).
Gói naivebayes đã được nạp sẵn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Học có giám sát trong R: Phân loại
Hướng dẫn bài tập
- Dùng giao diện công thức của R để xây dựng một mô hình mà vị trí phụ thuộc cả vào
daytypevàhourtype. Nhớ rằng hàmnaive_bayes()nhận 2 đối số:formulavàdata. - Dự đoán vị trí của Brett vào một buổi chiều ngày thường bằng data frame
weekday_afternoonvà hàmpredict(). - Làm tương tự cho
weekday_evening.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Build a NB model of location
locmodel <- ___
# Predict Brett's location on a weekday afternoon
___
# Predict Brett's location on a weekday evening
___