Как рассчитывать вероятности событий в условиях ограниченного набора данных?

Для расчёта вероятностей событий в условиях ограниченного набора данных можно использовать теорему Байеса. habr.com practicum.yandex.ru Она позволяет рассчитать апостериорную вероятность (вероятность события при условии выполнения другого события). habr.com

Формула теоремы Байеса выглядит следующим образом: habr.com

P(A|B) = (P(B|A) × P(A)) / P(B), habr.com где: habr.com

• P(A|B) — апостериорная вероятность события A при условии B (при наличии события B, то есть для новых входных признаков); habr.com
• P(B|A) — априорная вероятность события B при условии A (рассчитывается из набора данных); habr.com
• P(A) — априорная вероятность события A (рассчитывается из набора данных); habr.com
• P(B) — априорная вероятность события B (рассчитывается из набора данных). habr.com

Основная идея теоремы Байеса в том, что есть первоначальная основная оценка вероятности, которую уточняют с получением большего количества информации. neurohive.io