> navie_flu <- function(){
+ library(e1071)
+ setwd("d:\\data")
+ flu <- read.csv("flu.csv", header=T, stringsAsFactors = TRUE)
+
+ flu
+ train <- flu[1:8,][-1]
+ model <- naiveBayes(train[,1:5 ],train$flue, laplace = 0)
+
+ a <- readline("오한 여부 (Y/N) ")
+ b <- readline("콧물 여부 (Y/N) ")
+ c <- readline("두통 여부 (MILD/STRONG/NO) ")
+ d <- readline("열 여부 (Y/N) ")
+
+ test <- data.frame(chills = a, runny_nose = b, headache = c, fever = d)
+
+ result <- predict(model, test, type = "raw")
+ result
+ if (result[1] < result[2]){
+ print(paste("독감환자일 확률이",round(result[2]*100,digits = 1),"% 입니다."))
+ }
+ else{
+ print(paste("독감환자가 아닐 확률이",round(result[1]*100,digits = 1),"% 입니다."))
+ }
+ }
> navie_flu()
오한 여부 (Y/N) Y
콧물 여부 (Y/N) N
두통 여부 (MILD/STRONG/NO) MILD
열 여부 (Y/N) N
[1] "독감환자가 아닐 확률이 75.5 % 입니다."