Bayes kim? Bayes ne?

Python ile Bayesçi Veri Analizi

Michal Oleszak

Machine Learning Engineer

Bayes kimdir?

¹ Public Domain, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=14532025

Şemsiyenizi almalı mısınız?

Bayes nedir?

• Bayesçi çıkarım, yeni bilgi geldikçe inancı güncellemektir.

Bayes nedir?

• Bayesçi çıkarım, yeni bilgi geldikçe inancı güncellemektir.

• Klasik yaklaşımdan oldukça farklıdır.

 

 

	Sıklıkçı (klasik) yaklaşım	Bayesçi yaklaşım
olasılık
parametreler

Bayes nedir?

• Bayesçi çıkarım, yeni bilgi geldikçe inancı güncellemektir.

• Klasik yaklaşımdan oldukça farklıdır.

 

 

	Sıklıkçı (klasik) yaklaşım	Bayesçi yaklaşım
olasılık	sonuçların oranı	inanç derecesi
parametreler

Bayes nedir?

• Bayesçi çıkarım, yeni bilgi geldikçe inancı güncellemektir.

• Klasik yaklaşımdan oldukça farklıdır.

 

 

	Sıklıkçı (klasik) yaklaşım	Bayesçi yaklaşım
olasılık	sonuçların oranı	inanç derecesi
parametreler	sabit değerler	rastgele değişkenler

Bayes’e geçmenin faydaları

• Belirsizliği doğal biçimde ele alır (çünkü parametrelerin dağılımları vardır!).
• Uzman görüşünü/alan bilgisini modele katma olanağı sağlar (çünkü olasılık inanç derecesidir!).
• p-değeri gibi sabitlere dayanma gereği yoktur.
• Az veride bile istatistiksel olarak tutarlıdır.
• Sıklıkçı sonuçlarla sıkça örtüşür; özelleştirilmiş modeller kurmada daha esnektir.

Olasılık dağılımları

• Bir rassal değişkenin dağılımı, hangi değerleri hangi olasılıklarla alabileceğini belirtir.
• Ayrık (sonlu değer kümesi) ya da sürekli (sonsuz çokta değer) olabilir.
• Sürekli dağılımlar yoğunluk grafiğiyle gösterilebilir.

Python’da dağılımlar

print(draws)

[146.58686154393, 159.40688614250, ..., ]

 

print(len(draws))

10000

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.kdeplot(draws, shade=True)
plt.show()

Hadi Bayes’e geçelim!

Python ile Bayesçi Veri Analizi