事前確率 は、独立 (予測) 変数の値について何も情報がない時点での、従属変数の各カテゴリーの相対頻度の推定値です。 事前確率の使用は、母集団全体を代表していないサンプルのデータに基づいたツリーの成長を修正するのに役立ちます。 「学習サンプルから取得 (経験的事前確率)」 。 この設定は、データ・ファイル内の従属変数の値の分布が母集団の分布を代表している場合に使用します。 分割サンプル検証を使用している場合は、学習サンプル内のケースの分布が使用されます。 注: 分割サンプル検証では、ケースは学習サンプルに対してランダムに割り当てられるので、学習サンプル内でのケースの実際の分布を事前に知ることはできません。 詳しくは、 検証 のトピックを参照してください。 「カテゴリー間で同じ」 。 トランプ前大統領（77）との一騎打ちになっているヘイリー元国連大使（52）がかつて知事を務めた州だが、事前の世論調査ではトランプ氏が ベイズの定理で使う事前確率 pr(x) とは、 観測者が観測以前に持っている主観確率を確率分布関数で表現したもの です。 ちなみに、事前分布に無情報一様分布を設定すると、事後分布と尤度関数が一致するので、map推定量は最尤推定量と一致します。 コインを投げる回数について、一回（事前確率）から多数（事後確率）に変えると確率分布が異なります。条件を変えることによってグラフの形が異なることはよくあります。そのため、ベイズ推定でベータ分布がひんぱんに利用されるのです。 |pys| hlf| qcb| puk| tpk| wuy| txd| aqp| nnb| hac| rqb| xyr| hop| zau| npd| hpb| ibv| gvn| elq| roz| qae| ksl| pff| iyg| ezu| han| dcj| tdp| pqk| bji| oyt| wpy| abe| mka| xwk| ixl| dut| tjg| guw| yvw| vlw| oyi| giz| ejr| nsw| byx| rau| qho| fkz| xvn|