解决95%分析难题:贝叶斯定理你必须要学会！

要想学会贝叶斯定理，就一定先要理解条件概率、先验后验、全概率这三个概念。
让我们直接通过例子看懂他们：
1️⃣最近10天，有2天迟到，请问今天迟到的概率是？
迟到的事件发生概率是2/10，这就叫做先验概率。
2️⃣今天早上堵车了，请问我迟到的概率是多少？
这里的“迟到”是一种事实结果，造成迟到的原因是“堵车”，“堵车”就是一种影响事实结果的条件，这就叫做条件概率。
3️⃣今天我又迟到了，是因为我早上堵车的概率是多少？
依据得到'结果'信息所计算出的原因发生的概率叫做后验概率
4️⃣我迟到的原因有三种，分别是堵车、闹钟坏了、拉肚子，但这三种情况不可能同时发生。如果我今天又迟到了，是什么原因最有可能造成的呢？
已知导致结果的所有条件，且这些条件都是相互独立且互斥的。要想求出结果的概率，就可将一个复杂事件拆分成多个条件概率，这就是全概率。
回到问题，要想求哪个原因造成迟到的概率最大，就可根据条件概率和全概率，分别推导三个条件的概率，这就是贝叶斯定理。
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贝叶斯的应用
支持某项属性的事件发生得越多，则该属性成立的可能性就越大，这就是贝叶斯的核心。
问题1️⃣：随机从该零售企业中抽取一个产品，其不合格的概率有多大呢？
典型的由因及果，可直接用全概率公式计算。
问题2️⃣：如果抽到的某个产品是不合格的，最有可能是来自于哪个供货商呢？
典型的由果及因，可直接使用贝叶斯概率公式计算。
在实际的数据分析过程中，我们经常会用到贝叶斯概率的思想。比如我们去分析营销活动的渠道拉新效果，我们不能只针对结果进行分析，我们不能忽略导致这个结果的前提条件——投放渠道。这就是朴素贝叶斯的本质。