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Aula 14 - Redes Bayesianas - Coggle Diagram
Aula 14 - Redes Bayesianas
Aprendizagem Bayesiana
Permite combinar de forma fácil conhecimento
a priori
com dados de treinamento
Métodos práticos para aprendizagem
Aprendizagem bayesiana ingênua (Naive Bayes)
Vantagem:
bastante simples
fácil de implementar
Desvantagem:
suposição de independência dos atributos é muito forte
Aprendizagem de Redes Bayesianas
Fornece probabilidades para suas respostas
Sobre as redes bayesianas
Representa 3 tipos de conhecimento do domínio
Relações de independência entre atributos (ou variáveis)
Probabilidades
a priori
de alguns atributos
Probabilidades condicionais entre atributos dependentes
Uma vez definida, permite:
Calcular probabilidade conjunta (ou
a posteriori
) de qualquer atributo
Processo conhecido como
inferência bayesiana
O conhecimento é representado:
Na estrutura da rede
Nas distribuições das probabilidades das variáveis
Estrutura de uma rede bayesiana
É um
grafo acíclico
Cada
nó
representa uma variável
possui uma tabela de probabilidade condicional
quantifica os efeitos que o nós pais têm sobre ele
Arcos dirigidos
indicam relações de
dependência
um nó tem influência direta sobre o outro
nós filhos e nós pais
conectam pares de nós
Relações de Independência
Independência
P(A | B) = P(A)
ou seja, a informação de B não muda nada em A
Independência condicional
P(X | Y, Z) = P(X | Z)
X e Y são independentes dado Z
ou seja, os dois eventos são independentes dado uma terceira variável
exemplo
Trovão é condicionalmente independente de Chuva, dado Relâmpago
P(Trovão | Chuva, Relâmpago) = P(Trovão | Relâmpago)
Construção de redes bayesianas
Escolher um conjunto de variáveis relevantes que descrevem o domínio
Ordem de inclusão dos nós na rede
a) causas como "raízes" da rede
b) variáveis que elas influenciam
c) folhas, que não influenciam diretamente nenhuma outra variável
Enquanto houver variáveis a representar
a) escolher uma variável X e adicionar um nó para ela na rede
b) estabeler Pais(X) dentre os nós que já estão na rede, satisfazendo a propriedade de
dependência condicional