Kitap / Kanıtı Tart
Bayes güncellemesi tek bir “pozitif sinyal”e körü körüne kapılmaz; önce ön oranı, sonra kanıtın gücünü birlikte tartar. Bu yüzden düşük yaygınlıklı bir problemde iyi görünen test bile beklediğinden az ikna edici olabilir.
Ne Yap
Ön oranı, duyarlılığı ve yanlış alarm oranını değiştir. Sonra pozitif ya da negatif kanıt seçip posteriorun nasıl yer değiştirdiğini izle.
Ne Gör
Pozitif kanıtın değeri yalnızca test kalitesine bağlı değildir; olayın ne kadar nadir olduğu da en az onun kadar belirleyicidir.
Kitaptaki Karşılığı
Bu demo, “olasılığı sezgiyle değil, koşullu kanıtla güncelle” disiplinini çıplak biçimde görünür kılar.
Base-rate yanılgısı, makine öğrenmesinde de sık görülür: iyi bir skor, nadir olay probleminde düşündüğünden daha zayıf olabilir.