Redes bayesianas con algoritmos basados en restricciones, scores e híbridos aplicados al problema de clasificación
Descripción del Articulo
Las redes bayesianas son gráficos acíclicos dirigidos que codifican las relaciones de dependencia e independencia condicional en un conjunto de variables predictoras. En este trabajo de investigación se presentan tres algoritmos que permiten obtener la estructura que define una red bayesiana. Sobre...
| Autor: | |
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2019 |
| Institución: | Universidad Nacional Agraria La Molina |
| Repositorio: | Revistas - Universidad Nacional Agraria La Molina |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:revistas.lamolina.edu.pe:article/1370 |
| Enlace del recurso: | https://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/article/view/1370 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | edes bayesianas clasificador Naive Bayes TAN independencia condicional selección de variables. |
| Sumario: | Las redes bayesianas son gráficos acíclicos dirigidos que codifican las relaciones de dependencia e independencia condicional en un conjunto de variables predictoras. En este trabajo de investigación se presentan tres algoritmos que permiten obtener la estructura que define una red bayesiana. Sobre esta estructura se construyeron clasificadores, incluyendo una variable dependiente en el gráfico que tiene las clases o categorías de interés, obteniendo un rendimiento predictivo similar en comparación con los clasificadores por redes bayesianas tradicionales, Naive Bayes y TAN. Se presenta también el algoritmo de selección de variables Statistically Equivalent Signature obteniendo resultados similares a los clasificadores construidos con todas las variables predictoras. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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