Ett Bayesiskt nätverk är en riktad acyklisk graf där varje nod representerar en variabel och varje båge ett probabilistiskt beroende; de används för att ge: en kompakt form för att representera kunskap och flexibla metoder för resonemang. Att få det från data är en inlärningsprocess som är uppdelad i två steg: strukturellt lärande och parametriskt lärande. I detta dokument definierar vi en automatisk inlärningsmetod som optimerar de Bayesian nätverk som tillämpas på klassificering, med hjälp av en hybrid metod för lärande som kombinerar fördelarna med induktionstekniker beslut träd (TDIDT-C4.5) med de Bayesian nätverk. Den resulterande metoden tillämpas på förutsägelser inom hälsoområdet.
I tidningen REF definierar Pablo Felgaer och Paola Britos en automatisk inlärningsmetod som optimerar Bayesian Networks som tillämpas på klassificering, med hjälp av en hybrid metod för lärande som kombinerar fördelarna med induktionsteknik beslutsträden (TDIDT-C4.5) med de Bayesian Networks.
PREDICTION IN HEALTH DOMAIN USING BAYESIAN NETWORKS OPTIMIZATION BASED ON INDUCTION LEARNING TECHNIQUES
{'venue': 'ICEIS (2)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}