Teorema de Bayes e Classificação

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Assim:
á
	
http://arogozhnikov.github.io/2015/10/05/roc-curve.html
Assim,	teremos:
Ã
e,	consequentemente,
ADIMPLENTE	=”NÃO”
Ã
Se	fizermos	o	mesmo	para	a	saída	ADIMPLENTE=“SIM”,	então,
teremos:
https://lamfo-unb.github.io/2017/08/04/Uma-visao-amigavel-do-Teorema-de-Bayes/
https://player.vimeo.com/video/547691570
https://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html
Calculando-se	o	erro	esperado	do	nó	e	o	erro	esperado	da
subárvore.	Esse	erro	é	dado	por:
em	que	N	é	o	número	de	amostras	do	nó;	n	é	o	número	de	amostras
de	N	pertencentes	à	classe	com	o	maior	número	de	elementos;	e	k
é	o	número	de	classes.
Já	o	erro	esperado	da	subárvore	é	a	medida	de	expectativa	de
erro	de	uma	subárvore.
á ó
em	que		 	é	a	proporção	de	amostras	do	nó	i	em	relação	ao
total	de	amostras	da	subárvore	considerada.
ρ
https://w.soundcloud.com/player/?url=https%3A//api.soundcloud.com/tracks/1046485732&color=%23ff5500&auto_play=false&hide_related=false&show_comments=true&show_user=true&show_reposts=false&show_teaser=true
→
í ã
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html
,	ou	seja,	o	logaritmo
neperiano	da	chance.
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html
∼
https://www.liebertpub.com/doi/10.1089/big.2018.0175
https://w.soundcloud.com/player/?url=https%3A//api.soundcloud.com/tracks/1046487295&color=%23ff5500&auto_play=false&hide_related=false&show_comments=true&show_user=true&show_reposts=false&show_teaser=true