樸素貝葉斯演算法規則

先從乙個例子出發，引出如何計算後驗概率。假設你患有癌症的概率為

p(cancer) = 0.01

當你有癌症時，有90%的概率檢測到你有癌症(positive)

當你沒有癌症時，有90%的概率檢測到你沒有癌症(negative)

p(cancer|positive) = ?

先驗概率 * 測試結果出現(positive或negative)概率 = 後驗概率

p(cancer) = 0.01

p(no cancer) = 1 -  p(cancer) = 0.99

p(positive | cancer) = 0.9

p(negative | no cancer) = 0.9
p(negative | cancer) = 1 - p(negative | no cancer) = 0.1

p(cancer, positive) = p(cancer) * p(positive | cancer) = 0.01 * 0.9 = 0.009

p(no cancer, positive) = p(no cancer) * p(negative | no cancer) = 0.99 * 0.1 = 0.099

p(positive) = p(cancer, positive) + p(no cancer, positive) = 0.108

p(cancer|positive) = p(cancer, positive) / p(positive) = 0.009 / 0.108 = 0.0833

p(no cancer|positive) = p(no cancer, positive) / p(positive) = 0.099 / 0.108 = 0.9167

p(cancer|positive) + p(no cancer|positive) = 1

樸素貝葉斯演算法

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樸素貝葉斯演算法

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樸素貝葉斯演算法

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