Abstract Genomsnittliga n-Dependence Estimators (AnDE) är en metod för probabilistisk klassificering lärande som lär sig genom extrapolering från marginal till full multivariat sannolikhetsfördelningar. Det använder en enda parameter som omvandlar tillvägagångssättet mellan en lågvariance high-bias inlärare (Naive Bayes) och en högvariance låg-bias inlärare med Bayes optimal asymptotic fel. Den förlänger den underliggande strategin för genomsnittliga endependensskattare (AODE), som slappnar av Naive Bayes självständighet antagande samtidigt som många av Naive Bayes önskvärda beräknings- och teoretiska egenskaper behålls. AnDE slappnar ytterligare av självständighet antagande genom att generalisera AODE till högre nivåer av beroende. Omfattande experimentell utvärdering visar att avvägningen mellan partiskhet och variation för genomsnittlig 2-Dependence Estimators resulterar i stark prediktiv noggrannhet i ett brett spektrum av datauppsättningar. Den har träningstid linjär med avseende på antalet exempel, lär sig i ett enda pass genom träningsdata, stöder inkrementellt lärande, hanterar direkt saknade värden och är robust inför buller. Utöver den praktiska nyttan av dess lägre-dimensionella varianter, är AnDE av intresse för att det visar att det är möjligt att skapa låg-bias high-variance generative inlärare och föreslår strategier för att utveckla ännu mer kraftfulla klassificerare.
Omfattande experimentell utvärdering visar att avvägningen mellan partiskhet och variation för genomsnittliga 2-beroende estimatorer (A2DE) resulterar i stark prediktiv noggrannhet inom ett brett spektrum av datauppsättningar REF.
Learning by extrapolation from marginal to full-multivariate probability distributions: decreasingly naive Bayesian classification
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}