他の機械学習アプローチよりもベイジアンネットワークを使用する場合

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この質問に対する決定的な答えはないだろうと思います。しかし、私は過去に多くの機械学習アルゴリズムを使用し、ベイジアンネットワークについて学習しようとしています。どのような状況下で、または他のアプローチよりもベイジアンネットワークを使用するためにどのような種類の問題を選択しますか？

machine-learning bayesian-network

— AndyC
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私にとって、ベイジアンネットワークはモデルの条件付き独立性を定義する方法です。それを定義したら、さまざまな学習ツールを使用してモデルパラメーターを推定できると思います。したがって、パラメータ学習とモデルの間には明確な分離が見られます。しかし、私はこれに関する専門家ではないので、誰かがより良い答えを得ることができます。

— ルカ

回答:

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$X$ $Y$ $P(X,Y)$ $P(Y|X)$

$P(X_1|Y)$ $P(X_1|X_2=A, X_3=B)$ $P(Y|X)$

BNはDAGを利用して共同配布を処方します。したがって、それらはグラフィカルモデルです。

利点：

医学などの多くの欠落データがある場合、BNは非常に効果的な場合があります。これは、共同分布（データの生成方法に関するアサーション）をモデリングすることで、完全に観測されたデータセットの依存性が低下するためです。
視覚的に透明な方法でドメインをモデル化し、キャプチャすることも目的とする場合 $\text{cause} \to \text{effect}$ 関係、BNは非常に強力です。ただし、BNの因果関係の仮定は議論の余地があることに注意してください。
ジョイント分布を学習するのは難しいタスクであり、離散変数のモデル化（条件付き確率テーブル、つまりCPTの計算による）は、連続変数に対して同じことを試みるよりもかなり簡単です。したがって、BNは実際には離散変数でより一般的です。
BNは観測推論を許可するだけでなく（すべての機械学習モデルが許可するように）、因果的介入も許可します。これはBNの一般的に無視され、過小評価されている利点であり、反事実的推論に関連しています。

— ジュバルブ
ソース

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BNは多くの欠損値を持つデータのモデリングに効果的であると言う利点1では、これらの欠損値はデータの独立性の正しい識別に影響しませんか？

— ホセイン

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はい、モデルをあてはめながら、いくつかの仮定を設定する必要がありますが、たとえば、

P (Y, X_{1}, X_{2})

$P(Y,X_1,X_2)$ 、DAGの因数分解（独立性の前提をカプセル化する）によっては、必要ない場合があります

X_{1}

$X_1$ もし

X_{2}

$X_2$ は既に利用可能、またはその逆です。

— ジュバル

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私の経験では、高次元のカテゴリデータがある場合、ベイジアンネットワークは非常にうまく機能します。これらは、解釈可能なモデルを提供します。これは、さまざまな変数がどのように相互作用するかを理解するのに（時には）役立ちます。

— タン
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