Модель антифрода имеет P(alert|fraud) 95%. Можно ли из этого числа напрямую сделать вывод о P(fraud|alert)?

AДа, это одно и то же, значит P(fraud|alert) тоже 95%.
BНет, без prior (априорная вероятность) P(fraud) и P(alert|not fraud) (то есть false positive (ложноположительный результат)) нельзя определить P(fraud|alert).
CДа, достаточно взять 1 − 95%, и получится P(fraud|alert).
DДа, если алертов в системе много, то P(fraud|alert) автоматически становится высоким.
Правильный ответ. Знание только P(B|A) не определяет P(A|B) без prior (априорная вероятность) и P(B|not A) в знаменателе P(B).

Разбор

P(alert|fraud) описывает, как часто алерт срабатывает при мошенничестве, но это не то же самое, что доля мошенничества среди алертов. Для posterior P(fraud|alert) критичен base rate P(fraud) и уровень false positive (ложноположительный результат) P(alert|not fraud). При редком мошенничестве даже хороший детектор может выдавать много ложных тревог.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В антифроде base rate (базовая частота событий) мошенничества P(fraud) равен 0.5%. Детектор даёт P(alert|fraud) 90% и P(alert|not fraud) 2% (false positive (ложноположительный результат)). Если алерт сработал, примерно чему равно P(fraud|alert)?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Теорема Байеса»