Redes bayesianas con algoritmos basados en restricciones, scores e híbridos aplicados al problema de clasificación

• López de Castilla Vásquez, Carlos ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional Agraria La Molina

     Universidad Nacional Agraria La Molina

     Perú

     
• Localización: Anales Científicos, ISSN-e 2519-7398, Vol. 80, Nº. 1, 2019, págs. 15-25
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Bayesian networks with algorithms based on restrictions, scores and hybrids applied to the classification problem
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• Resumen
  • español

    Las redes bayesianas son gráficos acíclicos dirigidos que codifican las relaciones de dependencia e independencia condicional en un conjunto de variables predictoras. En este trabajo de investigación se presentan tres algoritmos que permiten obtener la estructura que define una red bayesiana. Sobre esta estructura se construyeron clasificadores, incluyendo una variable dependiente en el gráfico que tiene las clases o categorías de interés, obteniendo un rendimiento predictivo similar en comparación con los clasificadores por redes bayesianas tradicionales, Naive Bayes y TAN. Se presenta también el algoritmo de selección de variables Statistically Equivalent Signature obteniendo resultados similares a los clasificadores construidos con todas las variables predictoras.

  • English

    Bayesian networks are directed acyclic graphs that code the relationships of conditional dependence and independence in a set of predictive variables. In this research work, three algorithms that allow to obtain the structure that defines a bayesian network are presented.

    Classifiers were built on this structure, including a dependent variable in the graph that has the classes or categories of interest, obtaining a similar predictive performance compared to the classifiers by traditional bayesian networks, Naive Bayes and TAN. The Statistically Equivalent Signature variable selection algorithm is also presented, obtaining similar results to the classifiers constructed with all the predictive variables.