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xiaobaiybz · 2025年01月07日

这道题没有看懂,请老师解释一下,谢谢

NO.PZ2024120401000002

问题如下:

Credit card companies rapidly assess transactions for fraud. In each day, a large card issuer assesses 10,000,000 transactions. Of these, 0.001% are fraudulent. If their algorithm identifies 90% of all fraudulent transactions but also 0.0001% of legitimate transactions, what is the probability that a transaction is fraudulent if it has been flagged?

选项:

A.

10%

B.

50%

C.

70%

D.

90%

解释:

We are interested in Pr(Fraud|Flag). This value is Pr(Fraud x Flag)/Pr(Flag). The probability that a transaction is flagged is 0.001% * 90% + 99.999% * 0.0001% = 0.000999%.

The Pr(Fraud x Flag) = 0.001% * 90% = 0.0009%. Combining these values, 0.0009% / 0.000999% = 90%.

这道题没有看懂,请老师解释一下,谢谢

1 个答案

李坏_品职助教 · 2025年01月07日

嗨,爱思考的PZer你好:


题目说:在1000万笔交易中,有0.001%的是fraud。


现在有一个AI算法用于监测fraud,但是这个算法有缺陷,它能标记出90%的fraud,但会错误的标记0.0001%. 就是在他标记的fraud里面有0.0001%是正常的非fraud的交易。


现在问你,被算法标记的交易中,的确属于fraud的概率是多少?这是一个典型的条件概率问题,是问你在“被算法标记”这个已知条件下(flag就是被标记了),“属于fraud”的概率。那就是求出P(fraud | flag)。


利用贝叶斯公式:

P(fraud | flag) = P(Fraud x Flag) / P(Flag),

分子的P(Fraud x Flag) 表示:随机抽取一笔交易,它属于fraud并且能够被算法标记的概率,这个等于fraud的比例0.001% * 被标记的概率90% = 0.0009%.

分母 P(Flag) 就是一笔交易被算法标记的概率,P(Flag) = fraud的比率0.001% * fraud被标记的概率90% + 非fraud的比率99.999% * 非fraud被标记的概率0.0001%.


最后P(Fraud x Flag) / P(Flag) = 90%.

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