Фоны
Байесовские сети — это вероятностная модель, которая имеет большое значение в современном бизнес-анализе для поиска разумных причин и рассуждений.
Математическое и компьютерное алгоритмическое объяснение не является целью этого. Дождливый день или вы посыпаете свой двор перед домом, тогда ваш газон будет мокрым, и они будут счастливы. Вы можете задаться вопросом, что дождь — это 9% вероятности, и какой процент газона будет мокрым, чтобы на него повлиял сам дождь. Поскольку полив и дождь являются влажными эффектами газона, путем расчета влияния каждой из причин бизнес-пользователь теперь может математически определить, что является причиной результатов.
Статистический подход к решению этого вопроса — байесовская сеть.
Сеть Байеса и машинное обучение
Машинное обучение — это цепочки алгоритмов, использующие внутри статистическую и математическую логику. Сеть Байеса может быть полезна для определения окончательных результатов или для проверки процесса.
Пример байесовской сети по анализу заболеваний
На этом экране ниже желтая рамка — это узел, который имеет информацию о направлении для причин и следствий с несколькими шагами.
Шансы каждого узла с атрибутами показаны в виде гистограммы ниже.
Вероятность наличия симптомов составляет 5%. Теперь, если вероятность симптома 100%, то, насколько родительский узел влияет на этот узел, показано ниже.
Вероятность Болезни 1 составляет 49%, а Болезни 2 увеличена до 33% влияния на эти конкретные случаи.
Нажмите на другую полосу, чтобы получить правильные данные, которые также доступны в пользовательском интерфейсе. Ниже показано влияние присутствия аномалии и изменения ее родительского узла.
Следующие шаги
В следующей статье будут рассмотрены дополнительные темы и возможности этой сетевой модели со следующими категориями.
Дерево решений по диаграмме влияния
Для получения дополнительной информации и демонстраций посетите веб-сайт http://www.amplixbi.com/.
