Menu
CoddyTech
flag Ar iconالعربيةdown icon

الاحتمال الشرطي

جزء من قسم الإحصاء لتعلّم الآلة في رحلة Machine Learning على Coddy. الدرس 17 من 64.

نصف هذه الرسائل الإلكترونية العشر رسائل مزعجة. لكن بمجرد أن تعرف أن رسالة إلكترونية تحتوي على رابط، لا يهم سوى الرسائل التي تحتوي على رابط:

10 رسائل إلكترونية في مجموعتين من الخلايا. يحيط إطار بالرسائل الأربع التي تحتوي على رابط، 3 منها مزعجة؛ أما الرسائل الست التي لا تحتوي على رابط ففيها رسالتان مزعجتان

النسبة داخل تلك المجموعة هي الاحتمال الشرطي للبريد العشوائي عند وجود رابط، P(spam | link). احسب كليهما، ثم اقسم على الشرط:

emails = pd.DataFrame({
    "link": ["yes", "no", "yes", "no", "no", "no", "yes", "no", "no", "yes"],
    "spam": ["yes", "no", "yes", "no", "no", "yes", "no", "no", "yes", "yes"],
})
spam = emails["spam"] == "yes"
link = emails["link"] == "yes"
print(spam.mean())
print((spam & link).sum() / link.sum())

يطبع هذا:

0.5
0.75

الشرط الذي تعرفه بالفعل يأتي أسفل الخط: تقسم عليه. يعمل مرشح الرسائل غير المرغوب فيها بهذه الطريقة: احتمال أن تكون الرسالة غير مرغوب فيها بالنظر إلى كلمات البريد الإلكتروني.

challenge icon

التحدي

متوسط

سجّل سوق بيانات 50 يومًا في mornings.csv: حالة sky في الصباح (clear أو cloudy أو foggy) وrain، وتكون yes إذا هطل المطر لاحقًا. أيّ حالة للسماء تُعدّ أفضل مؤشر؟

  1. لكل حالة من حالات السماء في skies، اطبع احتمال هطول المطر عند تلك الحالة.
  2. اطبع احتمال هطول المطر في أي يوم.
  3. اطبع أفضل مؤشر: حالة السماء ذات الاحتمال الأعلى.

لسجل أقصر، مع التقريب إلى منزلتين عشريتين:

Rain after a clear morning: 0.25
Rain after a cloudy morning: 0.33
Rain after a foggy morning: 0.75
Rain on any day: 0.45
Best clue for rain: foggy

جرّب بنفسك

import pandas as pd

days = pd.read_csv("mornings.csv")
skies = ["clear", "cloudy", "foggy"]

# اكتب الكود الخاص بك أدناه
quiz iconاختبر نفسك

يتضمن هذا الدرس اختبارًا قصيرًا. ابدأ الدرس للإجابة عليه وتتبّع تقدمك.

جميع دروس الإحصاء لتعلّم الآلة

تدرّب بنفسك: مترجم Python عبر الإنترنت