Your cart is empty.
Keep shoppingРуслан Сенаторов:Монте Карло на Python.Синие и зелёные такси
4 students
Руслан Сенаторов:Монте Карло на Python.Синие и зелёные такси
Формула Байеса, условная вероятность и влияние дисбаланса классов на достоверность показаний свидетеля. SenatorovAI
Last updated 6/2026
Russian
What you'll learn
- Решать классическую задачу о синих и зелёных такси с помощью формулы Байеса.
- Учитывать дисбаланс классов при оценке свидетельских показаний.
- Различать априорную, условную и апостериорную вероятности.
- Составлять таблицу сопряжённости и матрицу ошибок.
- Рассчитывать чувствительность, специфичность и точность классификации.
- Объяснять ошибку базового процента и избегать неверных выводов.
- Моделировать вероятностные сценарии с помощью Python.
- Интерпретировать результаты анализа в контексте Data Science.
Explore related topics
Course content
2 sections • 9 lectures • 56m total length
Requirements
- Базовые знания математики на уровне школьной программы.
- Желательно понимать основы теории вероятностей.
- Начальные знания Python будут полезны для практической части, но не обязательны.
- Установленный Python, Jupyter Notebook или Google Colab.
- Предварительный опыт в Data Science не требуется: необходимые понятия объясняются в ходе курса.
Description
Этот курс содержит использование искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект использовался при подготовке описания и изображения курса. Лекции, программный код и остальные учебные материалы созданы и проверены преподавателем.
Как определить вероятность того, что участником ДТП действительно было синее такси, если свидетель утверждает, что видел именно его? Можно ли полностью доверять показаниям свидетеля, если известно, что в городе зелёных такси значительно больше? В этом курсе мы разберём классическую вероятностную задачу о синих и зелёных такси и узнаем, почему точность наблюдения нельзя оценивать отдельно от распространённости каждого класса.
На понятном практическом примере вы познакомитесь с формулой Байеса, условной вероятностью, априорной и апостериорной вероятностями. Мы последовательно рассмотрим исходные данные задачи, учтём долю такси каждого цвета и вероятность правильного определения цвета свидетелем, а затем вычислим вероятность того, что его показания соответствуют действительности.
Особое внимание уделяется дисбалансу классов. Вы увидите, как редкость одного события влияет на итоговый вывод, даже если свидетель или модель классификации демонстрирует высокую точность. Этот принцип применяется не только при анализе свидетельских показаний, но и в машинном обучении, медицинской диагностике, обнаружении мошенничества, оценке рисков и других задачах Data Science.
В практической части мы представим условия задачи в виде таблицы, рассмотрим матрицу ошибок и выполним необходимые вычисления. При наличии базовых знаний Python вы также сможете смоделировать ситуацию программно и проверить теоретические результаты с помощью вычислительного эксперимента.
Курс поможет научиться внимательно интерпретировать вероятности, учитывать базовую частоту событий и избегать ошибки базового процента. Материал будет полезен начинающим аналитикам данных, специалистам Data Science, студентам и кандидатам, готовящимся к техническим собеседованиям. SenatorovAI
Who this course is for:
- Курс предназначен для начинающих аналитиков данных, Data Scientists, Python-разработчиков и студентов, изучающих теорию вероятностей и статистику. Он будет полезен слушателям, которые хотят научиться учитывать дисбаланс классов и базовые вероятности при интерпретации результатов классификации.
- Материал также подойдёт кандидатам, готовящимся к собеседованиям по Data Science, аналитике данных и машинному обучению. Курс особенно полезен тем, кто хочет на понятном примере разобраться в формуле Байеса, матрице ошибок, условной вероятности и ошибке базового процента.