Appliquer la probabilité conditionnelle

Probabilité avancée : l'incertitude dans les données

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Comprendre la probabilité conditionnelle

• Probabilité que l'événement B survienne sachant que l'événement A a déjà eu lieu
• Exemple :
  • Le client a consulté la page produit (événement A)

Comprendre la probabilité conditionnelle

• Probabilité que l'événement B survienne sachant que l'événement A a déjà eu lieu
• Exemple :
  • Le client a consulté la page produit (événement A)
  • Le client effectuera-t-il un achat ? (événement B)

Applications réelles de la probabilité conditionnelle

• Analyse de rétention de la clientèle :
  • Un client renouvellera-t-il selon son usage des fonctions premium ?
• Détection de fraude :
  • Une transaction est-elle frauduleuse étant donné des dépenses inhabituelles ?
• Optimisation de la chaîne d'approvisionnement :
  • Risque de retard en cas de mauvais temps ?

Réviser des probabilités avec le théorème de Bayes

• Réviser les probabilités à la lumière de nouvelles données
• Point de départ : probabilités a priori + nouvelles données + vraisemblance

Réviser des probabilités avec le théorème de Bayes

• Réviser les probabilités à la lumière de nouvelles données
• Point de départ : probabilités a priori + nouvelles données + vraisemblance
• Résultat : probabilités a posteriori

Modélisation bayésienne et prise de décision

• Mises à jour continues à mesure que de nouvelles données arrivent
• Gérer l'incertitude et les données incomplètes
• Adapter et améliorer la prise de décision

Exemple : détection de fraude

• Modèle bayésien pour suivre la fraude à la carte de crédit
  • Probabilité a priori selon les données du secteur : 2%
• Nouvelle transaction
  • Changement soudain de comportement de dépense
    • Présent dans 85% des transactions frauduleuses
    • Seulement 5% des transactions légitimes
  • La probabilité a posteriori monte nettement, à 25.8%
• La transaction est signalée pour examen

Passons à la pratique !

Probabilité avancée : l'incertitude dans les données