Optimización de Redes Bayesianas basado en técnicas de aprendizaje por inducción

• Tirado Ríos, Normandi Rocío ^[1] ; Triana Litardo, Freddy Enrique ^[1] ; Saa Saltos, Jorge Wilson ^[1]
  1. [1] Universidad Técnica Estatal de Quevedo

     Universidad Técnica Estatal de Quevedo

     Quevedo, Ecuador

     
• Localización: Revista Publicando, ISSN-e 1390-9304, Vol. 3, Nº. 9, 2016, págs. 41-60
• Idioma: español
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• Resumen

  • Una red bayesiana es un grafo acíclico dirigido en el que cada nodo representa una variable y cada arco una dependencia probabilística; son utilizadas para proveer: una forma compacta de representar el conocimiento y métodos flexibles de razonamiento. El obtener una red bayesiana a partir de datos es un proceso de aprendizaje que se divide en dos etapas: el aprendizaje estructural y el aprendizaje paramétrico. En este trabajo se define un método de aprendizaje automático que optimiza las redes bayesianas aplicadas a clasificación mediante la utilización de un método de aprendizaje híbrido que combina las ventajas de las técnicas de inducción de los árboles de decisión (TDIDT - C4.5) con las de las redes bayesianas.