2010-08-05 4 views
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Si je comprends bien, les deux utilisent le théorème de Bayes pour générer un graphique acyclique et calculer des pourcentages basés sur les fonctions appliquées à chaque nœud.Quelle est la différence entre un arbre de décision et un réseau bayésien?

Quelle est la différence?

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Voici a [pdf] (http://www.researchgate.net/publication/26803642_Comparison_of_Bayesian_network_and_decision_tree_methods_for_predicting_access_to_the_renal_transplant_waiting_list/file/79e4150b7b248e0384.pdf) à un article: «Comparaison des méthodes du réseau bayésien et de l'arbre de décision pour la pré dicter l'accès à la liste d'attente de transplantation rénale », en comparant les arbres de décision et les réseaux bayésiens. –

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Une simple et différence fondamentale est graphe acyclique! = Arbre

Par exemple, a-> b < -c n'est pas un arbre (il a deux racines), mais il est un graphe acyclique. Je ne connais pas bien les arbres de décision, mais je connais bien les réseaux bayésiens. Voici certaines choses que vous pouvez faire avec les réseaux bayésiens que je ne sais pas si vous pouvez faire avec un arbre de décision. Rechercher comment faire ces choses avec un arbre de décision peut révéler des différences intéressantes.

  • Calculer la table de probabilité conjointe entre les variables
  • Déterminer si deux variables sont indépendantes conditionnellement
  • Compte tenu des preuves, déterminer la répartition des variables non-preuve étant donné la preuve
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Le graphe acyclique généré par un réseau bayésien peut-il alors être une forêt? Parce que sinon, ils génèrent tous les deux des arbres, car un graphe acyclique connecté est un arbre. – iceburn

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Oui. Il est possible que deux variables soient indépendantes. Dans ce cas, ils ne sont pas connectés. Un réseau bayésien ne génère pas non plus de graphe, c'est une représentation graphique des relations d'indépendance conditionnelle entre les variables d'une distribution de probabilité. –

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