为突发情况做准备
在 Brett 连续 13 周记录自己的位置期间，他从未在周末去过办公室。因此，联合概率 P(office and weekend) = 0。
请探索这会如何影响模型对 Brett 将来周末去上班概率的预测。此外，您还可以看到，使用拉普拉斯校正会为此类意外情况保留一个很小的可能性。
模型 locmodel 和数据框 weekend_afternoon 已为您提供。naivebayes 包也已预加载。
本练习是课程的一部分
R 中的监督学习：分类
练习说明
- 使用
locmodel和predict()函数在周末下午情境下输出预测概率。记得设置type参数。 - 新建一个将拉普拉斯平滑参数设为
1的朴素贝叶斯模型。可在调用naive_bayes()时设置laplace参数。将其保存为locmodel2。 - 使用
predict()在新模型上进行预测，比较新的预测概率。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Observe the predicted probabilities for a weekend afternoon
# Build a new model using the Laplace correction
locmodel2 <- ___
# Observe the new predicted probabilities for a weekend afternoon