Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

96 нимают значения независимо друг от друга, выразим вероятность   | r P E y c  через произведение вероятностей для каждой незави- симой переменной:         1 1 2 2 | | | ... | . r p r m d r m b r P E y c P x c y c P x c y c P x c y c             Тогда вероятность для всего правила можно определить по формуле:       1 2 1 2 | | | ... r p r d r P y c E P x c y c P x c y c              | ( ) m m b r r P x c y c P y c E      . Вероятность принадлежности объекта к классу c r при усло- вии равенства его переменной х h некоторому значению h d c опреде- ляется по формуле:       | è P h h h d r h d r r P x c y c P x c y c y c       , т.е. равно отношению количества объектов в обучающей выборке, у которых h h d x c  и y = c r к количеству объектов, относящихся к классу c r . Например, объектам из табл. 3.1 соответствуют следую- щие вероятности для значений независимой переменной «наблю- дение»: P(наблюдение = солнце | игра = да) = 2/9 ; P(наблюдение = облачно | игра = да) = 4/9 ; P(наблюдение = дождь | игра = да) =3/9 ; P(наблюдение = солнце | игра = нет) = 3/5 ; P(наблюдение = облачно | игра = нет) = 0/5 ; P(наблюдение = дождь | игра = нет) = 2/5 .