Вопрос 9. Байесовские метрики

Проблемы ROC-анализа

Анализ рисков. Показываем коэффициентами, какие ошибки страшнее – первого или второго рода.

Выбор параметра границы срабатывания субъективен и часто трудно подбираем. Это происходит вследствие того, что:

· В реальной системе должна быть адекватная модель рисков

· Затруднена объективная оценка для сравнения СОВ.

Формула Байеса

Формула наивного Байеса. Предполагается, что все переменные независимы. В жизни гипотезы зависимы. Чаще всего записи характеризуют нормальное поведение. По этому, когда будешь считать вероятности, нормальное поведение будет забивать.

Пример.

r(x) = m(x)/n(x)

H - набор транзакций; S – набор состояний.

Детектор строится следующим образом. Вероятность вторжения тем выше, чем больше .

Существует правило. Если СОВ показывает значения, худшие, чем простейшая байесовская оценка, то она плохая.

Дата добавления: 2014-01-15