Python Olasılık Hesaplama

UWburak · 26 Mar 2023

Verilen ödev benden şunu istiyor :
Veri setlerinizi 3 gruba (Grup A, B ve C) ayırın ve Bayes kuralını kullanarak olasılıkları hesaplayın: P(A), P(B), P(C), P(A|B), P(B|A), P(A|C), P(B|C), P(C|A) ve P(C|B).

Datadan aldığım verileride şöyle kategorilere ayırmıştım :

Python:

Personal_Ids = []
Ware_House = []
Mode_Of_Shipment = []
Customer_Care_Calls = []
Customer_Rating = []
Cost_Of_The_Product = []
Prior_Purchases = []
Product_Importance = []
Gender = []
Discount_Offered = []
Weight_In_Gms = []
Reached_On_Time = []

Nasıl yapabilirim bilemedim , mantığını anlatsanız yeterli benim için , hesaplama işini yaparım

#Adc Main · 26 Mar 2023

Bayes teoremi kullanarak veri setlerini 3 gruba (grup a, b ve c) ayırabilirsin bayes teoremi bir olayın koşullu olasılığını hesaplamak için kullanılır genelde bayes teoremi aşağıdaki formül ile ifade edilir:

P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)
Burada P(A|B) koşullu olasılık P(B|A) a priori olasılık P(A) prior olasılık ve P(B) toplam olasılıktır

Veri setlerini bu formülü kullanarak ayrı gruplara ayırabilirsin örneğin grup a'ya ait veriler için aşağıdaki olasılıkları hesaplayabilirsin:
P(A) = sayısı grup a'da olan verilerin sayısı / toplam veri sayısı P(B) = sayısı belirli bir özelliği taşıyan verilerin sayısı / toplam veri sayısı P(B|A) = sayısı grup a'da belirli bir özelliği taşıyan verilerin sayısı / grup a'da toplam veri sayısı P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)

Bu hesaplamaları diğer gruplar için de yaparak grup b ve grup c için de P(A), P(B), P(B|A), P(A|B), P(C), P(B|C), P(C|B), P(A|C) ve P(C|A) olasılıklarını hesaplayabilirsin

mardon123 · 26 Mar 2023

Adc Main' Alıntı:
Bayes teoremi kullanarak veri setlerini 3 gruba (grup a, b ve c) ayırabilirsin bayes teoremi bir olayın koşullu olasılığını hesaplamak için kullanılır genelde bayes teoremi aşağıdaki formül ile ifade edilir:

P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)
Burada P(A|B) koşullu olasılık P(B|A) a priori olasılık P(A) prior olasılık ve P(B) toplam olasılıktır

Veri setlerini bu formülü kullanarak ayrı gruplara ayırabilirsin örneğin grup a'ya ait veriler için aşağıdaki olasılıkları hesaplayabilirsin:
P(A) = sayısı grup a'da olan verilerin sayısı / toplam veri sayısı P(B) = sayısı belirli bir özelliği taşıyan verilerin sayısı / toplam veri sayısı P(B|A) = sayısı grup a'da belirli bir özelliği taşıyan verilerin sayısı / grup a'da toplam veri sayısı P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)

Bu hesaplamaları diğer gruplar için de yaparak grup b ve grup c için de P(A), P(B), P(B|A), P(A|B), P(C), P(B|C), P(C|B), P(A|C) ve P(C|A) olasılıklarını hesaplayabilirsin

sağol dostum benimde ihtiyacım vardı.

Remzi Çalar · 26 Mar 2023

Adc Main' Alıntı:
P(B)
Burada P(A|B) koşullu olasılık P(B|A) a priori olasılık P(A) prior olasılık ve P(B) toplam olasılıktır

eline sağlık reis cok profesyonel anlatmışsın
Çok rahat çok profesyönel.

Mahmut Taşcı · 26 Mar 2023

Hayatımda hiç yazılımla uğraşmadım 17 yaşındayım Çok istiyorum ama güvenmiyorum kendime sizce şimdi başlasam benden yazılımcı olurmu ?

enesreyis01 · 26 Mar 2023

Sağolun ihtiyacı olanlar çoktu

UWburak · 26 Mar 2023

Adc Main' Alıntı:
Bayes teoremi kullanarak veri setlerini 3 gruba (grup a, b ve c) ayırabilirsin bayes teoremi bir olayın koşullu olasılığını hesaplamak için kullanılır genelde bayes teoremi aşağıdaki formül ile ifade edilir:

P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)
Burada P(A|B) koşullu olasılık P(B|A) a priori olasılık P(A) prior olasılık ve P(B) toplam olasılıktır

Veri setlerini bu formülü kullanarak ayrı gruplara ayırabilirsin örneğin grup a'ya ait veriler için aşağıdaki olasılıkları hesaplayabilirsin:
P(A) = sayısı grup a'da olan verilerin sayısı / toplam veri sayısı P(B) = sayısı belirli bir özelliği taşıyan verilerin sayısı / toplam veri sayısı P(B|A) = sayısı grup a'da belirli bir özelliği taşıyan verilerin sayısı / grup a'da toplam veri sayısı P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)

Bu hesaplamaları diğer gruplar için de yaparak grup b ve grup c için de P(A), P(B), P(B|A), P(A|B), P(C), P(B|C), P(C|B), P(A|C) ve P(C|A) olasılıklarını hesaplayabilirsin

Yorumumu silemiyor muyum yaw , şimdi anladım nasıl yapabileceğimi
Düzenlemek zorunda kaldım

Python Olasılık Hesaplama

UWburak

#Adc Main

mardon123

Remzi Çalar

birgünbirpalyaçovarmış

Mahmut Taşcı

enesreyis01

UWburak

Benzer Konular

Python Olasılık Hesaplama

UWburak

#Adc Main

mardon123

Remzi Çalar

birgünbirpalyaçovarmış

Mahmut Taşcı

enesreyis01

UWburak

Benzer Konular

Privacy & Transparency

Privacy & Transparency