ベイジアンビリーフネットワークの特徴は何ですか？

単純ベイズ分類器は、クラスの条件付き独立性の仮定を作成します。つまり、タプルのクラスラベルが与えられると、属性の値は互いに条件付きで分離されていると見なされます。これは評価を定義します。

仮定が真に影響する場合、したがって、単純ベイズ分類器は、複数の分類器とは対照的に効果的です。共同条件付き確率分布を表すことができます。

これらにより、クラスの条件付き独立性を変数のサブセット間で表すことができます。それらは、学習を実装できる因果関係のグラフィカル構造をサポートします。訓練されたベイジアン信念ネットワークが分類に使用されます。ベイジアン信念ネットワークは、信念ネットワーク、ベイジアンネットワーク、確率的ネットワークとも呼ばれます。

信念ネットワークは、有向非巡回グラフと条件付き確率テーブルのグループを含む2つのコンポーネントで表されます。有向非巡回グラフのすべてのノードは、確率変数を定義します。変数は、離散値または連続値にすることができます。

それらは、情報で与えられた特定の属性、または関係を形成すると考えられる「隠れた変数」に対応できます（たとえば、医療記録の場合、隠れた変数は症候群を示し、一緒になって明確な病気を特定するいくつかの症状を説明できます。

ベイジアンビリーフネットワークの特徴は次のとおりです-

BBNは、グラフィカルモデルを利用して特定のドメインの以前の知識を取得する方法をサポートしています。ネットワークを使用して、変数間の因果関係を暗号化できます。

ネットワークの構築には時間がかかり、多大な労力が必要になる可能性があります。しかし、ネットワークの構造は決定されており、新しい変数の挿入は非常に簡単です。

ベイジアンネットワークは、不適切なレコードの処理に適用されます。属性が欠落しているインスタンスは、属性のすべての可能な値の確率を合計または統合することで処理できます。

レコードが確率的に以前の知識と組み合わされているため、このアプローチは過剰適合をモデル化するのに強力です。

信念ネットワークは、いくつかのよく知られた問題をモデル化するために使用できます。一例は、染色体への遺伝子のマッピングなどの遺伝連鎖分析です。ベイジアンネットワークでの推論方法に遺伝子連鎖の問題を投げかけ、最先端のアルゴリズムを利用することで、分析のスケーラビリティが大幅に向上しました。

いくつかのアプリケーションは、コンピュータービジョン、画像復元、ステレオビジョン、ファイルとテキストの分析、意思決定支援システム、感度分析などの信念ネットワークの必要性から恩恵を受けています。複数のアプリケーションをベイジアンネットワーク推論に還元できるテキストは、すべてのアプリケーションに特化したアルゴリズムを作成する必要性を抑えるという点で有益です。