Bayes' Theorem1 베이즈 정리 예시로 쉽게 이해하기 베이즈 정리는 어떤 사전지식이 있을 때 이 지식을 이용해 관심있는 사건이 일어날 확률을 구하는데 사용된다. 예를 들어 ‘당뇨병 발생률은 10%’와 ‘당뇨 진단 정확률은 95%’라는 사전지식이 있다면 ‘당뇨로 진단 받은 환자가 실제 당뇨일 확률’을 알 수 있다. 우선 베이즈 정리를 사용하기 전에 사전확률, 사후 확률, 조건부 확률을 이해할 필요가 있다. 사전 확률(Prior probability) $P(A)$ 사건 $B$가 발생하기 전, 사건 $A$의 확률을 의미한다. 예를 들어 환자가 당뇨병일 확률을 $P(A)$로 나타낼 수 있다. 사후 확률(Posterior Probability) $P(A|B)$ 사건 $B$가 발생한 후 수정된 $A$의 확률을 의미한다. "사전 확률"인 사건 $A$가 $B$라는 사건에.. 2020. 8. 27. 이전 1 다음
