X軸: 検査値1 (例: コレステロール値) / Y軸: 検査値2 (例: 血圧)
操作パネル
ライブ診断情報
事前確率 P(状態)
カーソルを検査結果に合わせてください
X軸: 検査値1 (例: コレステロール値) / Y軸: 検査値2 (例: 血圧)
このページは、ナイーブベイズ分類器が、どのようにして医療診断の補助に利用されるかを視覚的に理解するためのデモです。2つの検査値(特徴量)から、患者が「健康」か「疾患あり」かを確率的に予測します。
新しい患者の検査データが得られた時、「その患者が疾患を持つ確率は?」という問いに答えるため、ベイズの定理を使います。
P(疾患|検査値) ∝ P(検査値|疾患) × P(疾患)
これは、「検査値が与えられた時に疾患である確率(事後確率)は、『疾患群の人がその検査値を示す確率(尤度)』と『集団全体の疾患率(事前確率)』の積に比例する」ということを意味します。健康である確率も同様に計算し、両者を比較してより確率の高い方を予測結果とします。
※「ナイーブ」という名前は、計算を単純化するために「検査値1と検査値2は互いに関係なく独立している」という大胆な仮定を置くことに由来します。