在我正在研究的进化编程项目中，我认为在贝叶斯定理中使用该公式可能是一个有用的想法。虽然我不完全确定那会是什么样子。
因此，正在发展的程序正试图使用过去的数据来预测时间序列的未来状态。根据过去n天的某些价格数据，如果预测价格会上涨，则程序会预测buy，如果价格下降则预测为sell，如果运动量过少则预测为leave
根据我的理解，我在对历史数据进行测试并记录正确和错误的预测后，使用以下算法计算模型准确的概率。
prob-b-given-a = correct-buy-predictions / total
prob-a = actual-buy-count / total
prob-b = prediction-buy-count / total
prob-a-given-b = (prob-b-given-a * prob-a) / prob-b
fitness = prob-a-given-b //last step for clarification
我是否正确地解释了贝叶斯定理，这是一个合适的适应度函数吗？
我如何将健身功能与所有预测结合起来？ （在我的例子中，我只显示buy预测的预测概率）