次のベイジアン ネットワークがあるとします。
そして、新しいインスタンスを H=true または H=false で分類したいとします。新しいインスタンスは、たとえば次のようになりますFl=true, A=false, S=true, and Ti=false。
H に関してインスタンスを分類するにはどうすればよいですか?
テーブルの確率を乗算することで、確率を計算できます。
0.4 * 0.7 * 0.5 * 0.2 = 0.028
これは、新しいインスタンスが正のインスタンス H であるかどうかについて何を示していますか?
EDIT ベルンハルト・カウスラーの提案に従って確率を計算してみます：
これがベイズの法則です。
P(H|S,Ti,Fi,A) = P(H,S,Ti,Fi,A) / P(S,Ti,Fi,A)
de 分母を計算するには:
P(S,Ti,Fi,A) = P(H=T,S,Ti,Fi,A)+P(H=F,S,Ti,Fi,A) = (0.7 * 0.5 * 0.8 * 0.4 * 0.3) + (0.3 * 0.5 * 0.8 * 0.4 * 0.3) =0.048
P(H,S,Ti,Fi,A) = 0.336
それでP(H|S,Ti,Fi,A) = 0.0336 / 0.048 = 0.7
P(H=false|S,Ti,Fi,A) = P(H=false,S,Ti,Fi,A) / P(S,Ti,Fi,A)
今、私はすでに の値を持っていると計算しますP(S,Ti,Fi,A´. I's ´0.048。
P(H=false,S,Ti,Fi,A) =0.0144
それでP(H=false|S,Ti,Fi,A) = 0.0144 / 0.048 = 0.3
の確率P(H=true,S,Ti,Fi,A)が最高です。したがって、新しいインスタンスはH=Trueとして分類されます
これは正しいです？
追記：P(H=false|S,Ti,Fi,A) 1 - なので計算しなくてもいいですP(H=true|S,Ti,Fi,A)。