Хто такий Бейс? Що таке Бейс?

Баєсівський аналіз даних у Python

Michal Oleszak

Machine Learning Engineer

Хто такий Бейс?

Томас Бейс

1 Public Domain, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=14532025
Баєсівський аналіз даних у Python

Взяти парасольку?

Синоптик прогнозує 50% дощу.

Темні грозові хмари й блискавка.

Баєсівський аналіз даних у Python

Що таке Бейс?

  • Байєсівський висновок — це оновлення своїх переконань зі надходженням нової інформації.
Баєсівський аналіз даних у Python

Що таке Бейс?

  • Байєсівський висновок — це оновлення своїх переконань зі надходженням нової інформації.

  • Він суттєво відрізняється від класичного підходу.

 

 

Частотний (класичний) підхід Байєсівський підхід
ймовірність
параметри
Баєсівський аналіз даних у Python

Що таке Бейс?

  • Байєсівський висновок — це оновлення своїх переконань зі надходженням нової інформації.

  • Він суттєво відрізняється від класичного підходу.

 

 

Частотний (класичний) підхід Байєсівський підхід
ймовірність частка результатів ступінь переконаності
параметри
Баєсівський аналіз даних у Python

Що таке Бейс?

  • Байєсівський висновок — це оновлення своїх переконань зі надходженням нової інформації.

  • Він суттєво відрізняється від класичного підходу.

 

 

Частотний (класичний) підхід Байєсівський підхід
ймовірність частка результатів ступінь переконаності
параметри фіксовані значення випадкові змінні
Баєсівський аналіз даних у Python

Варто обрати Бейса!

  • Природна робота з невизначеністю (бо параметри мають розподіли!).
  • Можна врахувати експертну думку чи знання предметної області в моделі (бо ймовірність — це ступінь переконаності!).
  • Не треба покладатися на фіксовані константи на кшталт p-значень.
  • Статистично коректно навіть за малої кількості даних.
  • Часто збігається з частотними результатами, але дає більше гнучкості для власних моделей.
Баєсівський аналіз даних у Python

Ймовірнісні розподіли

  • Розподіл випадкової змінної задає, які значення вона може приймати і з якими ймовірностями.
  • Буває дискретним (скінченна множина значень) або неперервним (безліч значень).
  • Неперервні розподіли зручно показувати на графіку щільності.

Симетрична крива-дзвін із піком біля значення 165 на осі X.

Баєсівський аналіз даних у Python

Розподіли в Python

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()

Симетрична крива-дзвін із піком біля значення 165 на осі X.

Баєсівський аналіз даних у Python

Ходімо в бік Бейса!

Баєсівський аналіз даних у Python

Preparing Video For Download...