Definição das Variáveis Vamos definir as variáveis:
Histórico de Compras (H):
Valores: Sim (1) ou Não (0) Tempo no Site (T):
Valores: Pouco (0) ou Muito (1) Interação com Promoções (P):
Valores: Sim (1) ou Não (0) Compra (C):
Valores: Realizou Compra (1) ou Não Realizou (0)
Estrutura da Rede Bayesiana A estrutura da rede pode ser representada da seguinte forma:
H → C T → C P → C Isso indica que o histórico de compras, o tempo no site e a interação com promoções influenciam a decisão de compra.
Definição das Probabilidades Condicionais
P(C | H, T, P): Probabilidade de realizar uma compra dado o histórico de compras, tempo no site e interação com promoções. Vamos supor que temos os seguintes dados fictícios:
P(C=1 | H=1, T=1, P=1) = 0.9 P(C=1 | H=1, T=1, P=0) = 0.7 P(C=1 | H=1, T=0, P=1) = 0.8 P(C=1 | H=1, T=0, P=0) = 0.5 P(C=1 | H=0, T=1, P=1) = 0.6 P(C=1 | H=0, T=1, P=0) = 0.4 P(C=1 | H=0, T=0, P=1) = 0.3 P(C=1 | H=0, T=0, P=0) = 0.1
Cálculo das Probabilidades Com as probabilidades condicionais definidas, podemos calcular a probabilidade de um cliente realizar uma compra. Por exemplo, se tivermos um cliente que tem histórico de compras, passou muito tempo no site e interagiu com promoções, podemos calcular:
P(C=1 | H=1, T=1, P=1) = 0.9
Inferência Com a rede construída e as probabilidades definidas, podemos usar algoritmos de inferência, como o Algoritmo de Viterbi ou o Algoritmo de Propagação de Mensagens, para calcular a probabilidade de um cliente realizar uma compra com base em novas observações.
