某醫院正在開發一個機器學習模型,根據病患的病歷來預測是否會罹患某種罕見疾病。
然而,在該院的歷史資料中,只有 5% 的病患被診斷出該疾病,95% 都是健康。初版模型在測試時達到 95% 的準確率,但幾乎不會預測為疾病,也就是大多數情況下都把每個人預測成「健康」。
你受聘為顧問並建議使用合成重抽樣。 在這種情況下,你主張採用重抽樣的主要理由是什麼?
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本章將帶你認識有助於揭露變數互動的機率概念。透過探索多變量分配、條件機率與馬可夫鏈,你會理解以機率驅動的模型如何預測顧客行為、最佳化策略並評估風險。這些工具為你在不確定性下做出以資料為本的商業決策打下穩固基礎。
第 2 章聚焦於針對商業成果來解讀與管理不確定性。你將學習常見技巧,例如期望值計算、信賴區間與預測區間、情境分析與敏感度分析。
在最後一章,你將探索如何在存在不確定性的情況下,運用模擬技術強化決策。你會學會套用抽樣重製、蒙地卡羅模擬與決策樹,以估計不確定性、評估風險並視覺化策略選擇。整合這些技術後,你將能綜整洞見,並在商業情境中提出以資料為本的建議。
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