Оқулық Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрлігі бекіткен Алматы, 2011
жүктеу/скачать 2,02 Mb. Pdf көрінісі
|
asambaev-jasandy-intellekt
| 8.2. Ықтималдық әдістер
Баламалардың жақындау ӛлшемі ретінде кең ыңғай кластар ықтималдық бағаларды пайдаланады. Қазіргі уақытта әр шешімдердің дұрыстығын, ықтимал шығысын бағалауға мүмкіндік беретін әдістер тәуекел теориясында зерттелінеді. Теорияның сипаты қолданбалы, сондықтан әнгіме заттық саладағы тәуекел туралы жүргізіледі. Математикалық жағынан бұл кәдімгі ықтимал теориясы. Тәуекел теориясының мағынасы математикалық емес, нақты заттық салада ӛлшеудің ерекшелігіне және деректерді ықтималдық ӛңдеуіне байланысты алгоритмдық процедуралар. Жоғарыда келтірілген медициналық диагнозы бойынша ықтимал теориясының әдістер қолдануының қарапайым мысалын қарастырайық. «Маңызды ереже» ретінде Байес формуласын алайық: P ( A / B ) = [ P ( A ) P ( B / A )] / [ ( P ( A ) P ( B / A ))]. Шартты ықтималдық формуласы егер « В » оқиғасы пайда болса, « А » оқиғаның ықтималдығын есептей алады, яғни тәжірибе алдында (априорды) бар болған Р ( А ) мен Р ( В / А ) ықтималдықтар негізінде алынған P ( A / B ). Формула бӛліміндегі қосындылау толық оқиғалар тобында барлық жорамал бойынша жүргізіледі. 1-мысал . Температура кӛтерілуі байқалғанда, пациент ангинамен ауыратын ықтималдығын есептеу керек. Егер пациент ангинамен ауырмаса, онда ол «ангина емес» пен ауырады, мысалы сау. 90 ) / ( ) ( ) / ( ) ( ) / ( ) ( ) / ( åìåñ Àíãèíà à Òåìïåðàòóð Ð åìåñ Àíãèíà Ð Àíãèíà à Òåìïåðàòóð Ð Àíãèíà Ð Àíãèíà à Òåìïåðàòóð Ð Àíãèíà P à Òåìïåðàòóð Àíãèíà P Априорды ықтималдықтар Р (Ангина) және Р (Температура/Ангина) осы жер үшін медициналық статистиканы талдаудан алыну мүмкін. Егер, емхананың жазулары бойынша, 10000 аурулардан 7000-ы ангинамен ауырып шықса, онда априорды ықтималдық Р (Ангина) 0,7. Және медициналық әдебиеттен табуға болады Р (Температура/Ангина) 0,8. Р (Ангина емес) 0,3. Біраз Р (Температура/Ангина емес)-ны табуға қиындау болады, қала берсе оны сараптама жасау арқылы бағалаймыз. Осы жолмен бӛлім үшін де бағаларды аламыз. 2-мысал . « В » оқиға - бұл бір оқиға емес, бір уақытта болатын толық оқиғалар тобы. Яғни «температура», «тері түсінің ӛзгеруі», «бүйір аурады» деген симптомдар бар болғанда, пациент паренхиматозды сары аурумен ауыратының ықтималдығы қандай (ол не үш сары аурулардың біреуімен ауырады, не сау)? Оңайлатып айтсақ, синдром ықтималдығы жеке симптом ықтималдықтар кӛбейтіндісіне тең. Сонымен, критериалды мысалдағы деректер үшін аламыз: Р ( А 1 ) = Р ( А 2 ) = Р ( А 3 ) = Р ( А 4 ), яғни аурулардың бәрін тең ықтималды деп жорамалдаймыз ( А i – аурулар аты: паренхиматозды, механикалық және гемолитикалық сары аурулар, денсаулық). P ( B 1 , B 2 ,…, B 10 / A 1 ) = P ( B 1 / A 1 ) P ( B 2 / A 1 ) … P ( B 10 / A 1 ), сірә, бұл «тым азайтылған» баға. P ( B 1 / A 1 ), P ( B 2 / A 1 ),… ықтималдықтар - бұл B 1 , B 2 және т.б. симптом үшін «осы аурудың қалыпты» мәнінен ауытқып кету ықтималдығын түсіндіреді. Мысалы, денсаулыққа қалыпты 36,6° С мәнінен «температура» параметрдің ауытқуы 42 °С дейін, береді Р (42 °С/сау) 0, ал ауытқу Р (35,5 °С/сау) 0,8 (сау болғаны ықтимал). 0,8 деген баға осы аймақ үшін медициналық статистиканың талдауынан алыну мүмкін. Мысалы, симптом мәндері кейбір орта мәні айнала нормалды түрде үлестірілген деп жорамалдауға болады ( 8.15-сурет ). жүктеу/скачать 2,02 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|