Bayes คือใคร? Bayes คืออะไร?

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเบย์เซียนด้วย Python

Michal Oleszak

Machine Learning Engineer

Bayes คือใคร?

Thomas Bayes

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

นักพยากรณ์อากาศรายงานโอกาสฝนตก 50%

เมฆดำหนาทึบและฟ้าผ่า

Bayesian inference คือการอัปเดตความเชื่อเกี่ยวกับสิ่งใดสิ่งหนึ่งเมื่อได้รับข้อมูลใหม่

Bayesian inference คือการอัปเดตความเชื่อเกี่ยวกับสิ่งใดสิ่งหนึ่งเมื่อได้รับข้อมูลใหม่
แนวทางนี้แตกต่างจากแนวทางคลาสสิกอย่างมีนัยสำคัญ

	แนวทาง Frequentist (คลาสสิก)	แนวทาง Bayesian
probability
parameters

Bayesian inference คือการอัปเดตความเชื่อเกี่ยวกับสิ่งใดสิ่งหนึ่งเมื่อได้รับข้อมูลใหม่
แนวทางนี้แตกต่างจากแนวทางคลาสสิกอย่างมีนัยสำคัญ

	แนวทาง Frequentist (คลาสสิก)	แนวทาง Bayesian
probability	สัดส่วนของผลลัพธ์	ระดับความเชื่อ
parameters

Bayesian inference คือการอัปเดตความเชื่อเกี่ยวกับสิ่งใดสิ่งหนึ่งเมื่อได้รับข้อมูลใหม่
แนวทางนี้แตกต่างจากแนวทางคลาสสิกอย่างมีนัยสำคัญ

	แนวทาง Frequentist (คลาสสิก)	แนวทาง Bayesian
probability	สัดส่วนของผลลัพธ์	ระดับความเชื่อ
parameters	ค่าคงที่	ตัวแปรสุ่ม

จัดการกับความไม่แน่นอนได้อย่างเป็นธรรมชาติ (เพราะพารามิเตอร์มีการกระจายตัว!)
รวมความรู้จากผู้เชี่ยวชาญหรือความรู้เฉพาะทางเข้าในโมเดลได้ (เพราะ probability หมายถึงระดับความเชื่อ!)
ไม่ต้องพึ่งค่าคงที่เช่น p-value
ถูกต้องทางสถิติแม้มีข้อมูลน้อย
มักให้ผลสอดคล้องกับแนวทาง Frequentist แต่ยืดหยุ่นกว่าในการสร้างโมเดลแบบกำหนดเอง

การกระจายตัวของตัวแปรสุ่มบอกว่าตัวแปรนั้นรับค่าอะไรได้บ้าง และด้วยความน่าจะเป็นเท่าใด
อาจเป็นแบบไม่ต่อเนื่อง (ค่าที่เป็นไปได้มีจำกัด) หรือแบบต่อเนื่อง (ค่าที่เป็นไปได้มีอนันต์)
การกระจายตัวแบบต่อเนื่องแสดงผลด้วย density plot ได้

เส้นโค้งรูประฆังสมมาตรที่มียอดสูงสุดใกล้ค่า 165 บนแกน X

print(draws)

[146.58686154393, 159.40688614250, ..., ]

print(len(draws))

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

เส้นโค้งรูประฆังสมมาตรที่มียอดสูงสุดใกล้ค่า 165 บนแกน X

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเบย์เซียนด้วย Python