В антифроде базовая частота мошенничества P(fraud) равна 0.5%. Детектор даёт P(alert|fraud) = 0.9 и вероятность ложного срабатывания P(alert|not fraud) = 0.02. Если алерт сработал, примерно чему равно P(fraud|alert)?

AОколо 18%: при низкой базе мошенничества и ненулевом FPR алерты от обычных транзакций понижают апостериорную вероятность
BОколо 90%: апостериорная вероятность мошенничества при алерте примерно равна чувствительности P(alert|fraud)
CОколо 2%: апостериорная вероятность совпадает с долей ложных срабатываний P(alert|not fraud)
DОколо 0.5%: апостериорная вероятность совпадает с базовой частотой и не меняется после алерта
Правильный ответ. Даже при высокой P(B|A) низкая базовая частота и ненулевая вероятность ложного срабатывания делают P(A|B) умеренной.

Разбор

Считаем P(alert) = P(alert|fraud)*P(fraud) + P(alert|not fraud)*P(not fraud) и применяем формулу Байеса. В примере значительная часть алертов приходит от обычных транзакций, потому что их намного больше. Поэтому апостериорная вероятность после алерта заметно ниже, чем P(alert|fraud), и получается порядка 18%.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Есть два независимых теста, у каждого ненулевая ложноположительная ошибка и заметная вероятность плюса при болезни. Если оба показали плюс, как обычно изменится апостериорная вероятность болезни по сравнению с одним плюсом?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Теорема Байеса»