✨ Зачем иногда использовать вероятностные модели, если можно просто выбрать класс с наибольшей вероятностью

Выбор класса с наибольшей вероятностью даёт одно конкретное решение, но теряет информацию об уверенности модели. В некоторых задачах (например, медицине, кредитном скоринге, системах рекомендаций) важно не только знать что модель предсказывает, но и насколько она в этом уверена.

Вероятностный вывод позволяет:
— учитывать риски при принятии решений,
— строить более надёжные ансамбли,
— калибровать пороги отсечения для разных задач (например, при дисбалансе классов),
— делать «мягкие» предсказания для downstream-задач.

Таким образом, вероятности дают больше гибкости и контроля в использовании модели.

Библиотека собеса по Data Science