Байесовская сеть

Я новичок в машинном обучении.

У меня есть BN с 4 переменными [X1, X2, X3, X4], и я заинтересован в прогнозировании Y на их основе. Для обучающих данных у меня есть [X1,X2,X3,X4,Y]. Но для реальных данных у меня есть только [X1,X2,X3], и я хочу предсказать Y. Кроме того, я знаю, что X4 условно независим от X1,X2 и X3.

Это возможно? Есть ли стандартная техника для этого?


machine-learning bayesian bayesian-networks
person Suranga    schedule 16.04.2013    source источник
comment
$P(Y|X1,X2,X3) = \int P(Y|X1,X2,X3,X4)P(X4) dX4$   -  person Memming    schedule 16.04.2013
comment
Спасибо понял идею. Однако все еще думаю, как это сделать. Например, у меня есть файл данных [t, X1, X2, X2, X4, Y] для обучения, а другой — для [t, X1, X2, X3], для которого мне нужно предсказать [t — временная метка]. Для последнего я не могу просто вычислить P(X4), не так ли?   -  person Suranga    schedule 16.04.2013
comment
X4 условно не зависит от (X1,X2,X3) при условии что?   -  person Ben Allison    schedule 16.04.2013
comment
P(X4/X1)=P(X4) и так далее...   -  person Suranga    schedule 17.04.2013
comment
Можете ли вы предоставить примеры кодов, которые производят CPT из данных? У меня точно такая же проблема. Я хочу обучить BN из фрейма данных (t, X1, X2, X3,... X8, Y), а затем предсказать Y или его вероятность для новой строки данных (t1, X1, X2, X3,... X8). ). Это возможно?   -  person Mohammad    schedule 19.11.2015

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Если есть временная метка, то есть данные временные, а не i.i.d., вы должны использовать один из них:

i. цепь Маркова;

ii. скрытая марковская модель;

iii. Динамические байесовские сети.

Обратите внимание, что сложность (и изощренность) решения возрастает с i. к III.

Надеюсь это поможет.

person Zhubarb    schedule 12.07.2013