更進一步的地點模型
locations 資料集記錄了 Brett 在 13 週內每個小時所在的位置。每個小時的追蹤資訊包含 daytype（週末或平日）以及 hourtype（早上、下午、傍晚或夜間）。
使用這些資料，建立一個更進一步的模型，看看 Brett 的預測地點如何不僅隨星期幾改變，還會隨一天中的時段改變。資料集 locations 已經載入到你的工作空間。
你可以在公式中使用 + 來指定額外的自變數（例如 y ~ x + b）。
naivebayes 套件已經預先載入。
本練習屬於課程
R 監督式學習：分類
練習說明
- 使用 R 的公式介面建立一個模型，讓地點同時依賴
daytype與hourtype。回想naive_bayes()需要 2 個引數：formula與data。 - 使用資料框
weekday_afternoon和predict()函式，預測 Brett 在平日下午的地點。 - 對
weekday_evening做相同的預測。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Build a NB model of location
locmodel <- ___
# Predict Brett's location on a weekday afternoon
___
# Predict Brett's location on a weekday evening
___