Flerdimensionella Bayesianska nätverksklassificeringar (MBC) är probabilistiska grafiska modeller som nyligen föreslagits för att hantera flerdimensionella klassificeringsproblem, där varje instans i datamängden måste tilldelas mer än en klassvariabel. I detta dokument föreslår vi en Markov-filtbaserad metod för att lära MBC från data. I grund och botten består den av att bestämma Markovfilten runt varje klassvariabel med hjälp av HITON-algoritmen, och sedan ange riktningen över MBC-subgraferna. Vår strategi tillämpas på det prediktiva problemet med European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) från frågeformulären om Parkinsons sjukdom på 39 punkter (PDQ-39) för att uppskatta den hälsorelaterade livskvaliteten för patienter med Parkinsons sjukdom. Femfaldiga korsvalideringsförsök utfördes på slumpmässigt genererade syntetiska dataset, Jästdataset, samt på en verklig Parkinsons sjukdomsuppsättning med 488 patienter. Den experimentella studien, inklusive jämförelse med ytterligare Bayesian nätverksbaserade metoder, bakåtutbredning för multi-label inlärning, multi-label k-nearest granne, multinomial logistisk regression, vanliga minst kvadrater, och censurerade minst absoluta avvikelser, visar uppmuntrande resultat i termer av prediktiv noggrannhet samt identifiering av beroendeförhållanden mellan klass- och funktionsvariabler.
Borchani m.fl. I REF föreslås vidare en Markov-filtbaserad metod för att utbilda MBC från multioutputdata.
Markov blanket-based approach for learning multi-dimensional Bayesian network classifiers : An application to predict the European Quality of Life-5 Dimensions ( EQ-5 D ) from the 39-item Parkinson ’ s Disease Questionnaire ( PDQ-39 )
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}