Условная вероятность

Математика неопределённости

Новая информация меняет шансы. Узнав, что «кубик выпал чётным», шанс, что это 2, уже не 1/6 — нечётные исключены. Условная вероятность — механизм обновления вероятности, когда вы знаете, что событие B уже случилось.

Читается P(A | B) как «вероятность A при условии B». Геометрически — масштаб и перенормировка: отбросить всё вне B, считать B новым целым миром и спросить, какая доля этого мира также в A. Деление на P(B) пересчитывает, чтобы у сжатого мира полная вероятность осталась 1.

Представьте себе скрининговый тест, который только что оказался положительным. Эта подсказка не меняет реальность, но она сужает возможности: вы можете отбросить всех, чей тест был отрицательным, и рассматривать только положительную группу B. Вопрос «действительно ли у меня есть болезнь?» становится P(A | B), долей этой суженной группы, которая действительно больна.

Где это встречается в MLКлассификатор вычисляет условную вероятность. Его работа — P(class | input), вероятность каждой метки при условии пикселей или токенов, которые он видит. Вектор softmax буквально P(y | x). Обусловливание входом превращает априорное распределение классов в предсказание.
▶ Условная вероятность
← Аксиомы вероятностиТеорема Байеса →