Розуміння баєсівських методів

Наглядове навчання в R: Класифікація

Brett Lantz

Instructor

Оцінювання імовірності

Карта розташувань

Імовірність події A позначають P(A)

  • P(work) = 23 / 40 = 57,5%
  • P(store) = 4 / 40 = 10,0%
Наглядове навчання в R: Класифікація

Спільна імовірність і незалежні події

Діаграми Венна

Спільну імовірність подій A і B позначають P(A and B)

  • P(work and evening) = 1%
  • P(work and afternoon) = 20%
Наглядове навчання в R: Класифікація

Умовна імовірність і залежні події

Діаграми Венна

Умовну імовірність подій A і B позначають P(A | B)

  • P(A | B) = P(A and B) / P(B)
  • P(work | evening) = 1 / 25 = 4%
  • P(work | afternoon) = 20 / 25 = 80%
Наглядове навчання в R: Класифікація

Прогнозування за допомогою Naive Bayes

# building a Naive Bayes model
library(naivebayes)
m <- naive_bayes(location ~ time_of_day, data = location_history)

# making predictions with Naive Bayes
future_location <- predict(m, future_conditions)
Наглядове навчання в R: Класифікація

Давайте потренуємось!

Наглядове навчання в R: Класифікація

Preparing Video For Download...