Коли слід використовувати правило Байєса?

Загальним сценарієм застосування формули правила Байєса є коли ви хочете знати ймовірність чогось «неспостережуваного» враховуючи «спостережувану» подію! Наприклад, ви хочете знати ймовірність того, що учень розуміє концепцію, враховуючи, що ви спостерігали, як він розв’язує певну проблему.

Більш загально теорема Байєса використовується в будь-який розрахунок, у якому обчислюється «гранична» ймовірність (наприклад, p(+), ймовірність позитивного результату тесту в прикладі) з ймовірностей (наприклад, p(+|s) і p(+|h), ймовірність позитивного результату тесту, якщо бути хворим чи здоровим) і попередніх ймовірностей (p(s) і p(h)): …

Хоча на практиці частотні підходи часто є вибором за умовчанням, є деякі сценарії, коли байєсівський підхід може бути кращим варіантом, найчастіше коли:

1. У вас є кількісно визначені попередні переконання.
2. Дані обмежені.
3. Невизначеність важлива.
4. Модель (процес генерування даних) є ієрархічною.

Теорема Байєса застосовна в багатьох медичних контекстах. Наприклад, теорема може допомогти оцінити точність результатів тесту пацієнта з огляду на інші фактори здоров’я або точність тесту. Його також використовують у фармацевтичному тестуванні ліків і оцінці рівня ризику захворювання.

Де можна використовувати правило Байєса? Пояснення: можна використовувати правило Байєса відповідати на ймовірнісні запити, обумовлені одним доказом.

Деякі з найпоширеніших застосувань теореми Байєса в реальному житті: Фільтрація спаму. Прогнозування погоди. Тестування ДНК.

Теорема Байєса також широко використовується в машинному навчанні де нам потрібно точно й точно передбачити класи. Важлива концепція теореми Байєса, яка називається методом Байєса, використовується для обчислення умовної ймовірності в програмі машинного навчання, яка включає завдання класифікації.