我在尝试理解一个关于朴素贝叶斯分类的例子，想知道我的思考过程是否正确。我有三个用户，数据显示他们是否拥有耐克或锐步鞋，或者两者都有。用户可以拥有多于一双鞋。我想计算如果他们拥有耐克鞋，拥有锐步鞋的概率。我的数据如下：

用户  | 耐克  | 锐步 Jesse | true  | falseJake  | false | true John  | true  | true   - 唯一同时拥有两者的用户

这是我尝试计算的方法：

1) P(同时拥有 | 锐步) = 1/2 = 50%  2) 先验概率 = P(同时拥有 | 总用户数) = 1/3 = 33%  3) P(锐步 | 总用户数) = 2/3 = 67%4) 后验概率 = (50% * 33%)/67% = 25%

所以结果是，如果一个用户拥有耐克鞋，他们拥有锐步鞋的后验概率为25%。

回答：

根据贝叶斯定理：

p(锐步 | 耐克) = p(锐步) p(耐克 | 锐步) / p(耐克)

在你的例子中：

• p(锐步) = 2/3
• p(耐克) = 2/3
• p(耐克 | 锐步) = 1/2

所以，结果p(锐步 | 耐克) = 1/2，符合预期。