ED-4.2-m09-1.0-Slajd17
Przykład 3 (3)
Korzystając z obliczonych oszacowań prawdopodobieństw warunkowych, że wartości x1, x2, x3 oraz x4 nowego przykładu X należą do klasy C1 i klasy C2, otrzymujemy następujące oszacowania prawdopodobieństw. Oszacowanie prawdopodobieństwa, że nowy przykład należy do klasy C1 jest iloczynem obliczonych prawdopodobieństw i wynosi 0.044. Prawdopodobieństwo, że nowy przykład należy do klasy C2 kupi_komputer = ‘nie’ wynosi 0.019. Podstawiając obliczone oszacowania prawdopodobieństw do wzoru przedstawionego na slajdzie nr 10, zakładając, że prawdopodobieństwo apriori wystąpienia dowolnego przykładu jest stałe, otrzymujemy następujące wartości prawdopodobieństw, że przykład X zostanie zaklasyfikowany do klasy C1 czyli klasy kupi_komputer = ‘tak’. Prawdopodobieństwo to wynosi 0.028. Prawdopodobieństwo, że nowy przykład zostanie zaklasyfikowany do klasy C2 wynosi 0.007. Stąd możemy wnioskować, że naiwny klasyfikator Bayes’a zaklasyfikuje nowy przypadek X do klasy decyzyjnej kupi_komputer = ‘tak’.
