Если я правильно понимаю, оба используют теорему Байеса для генерации ациклического графа и вычисления процентов на основе функций, применяемых на каждом узле.В чем разница между деревом решений и байесовской сетью?
В чем разница?
Одно простое и основное отличие состоит в ациклический граф! = Дерево
Например, а-> Ь < -c не дерево (оно имеет два корня), но это ациклический граф.
Я не очень разбираюсь в деревьях решений, но я хорошо разбираюсь в байесовских сетях. Вот некоторые вещи, которые вы можете сделать с байесовскими сетями, которые я не уверен, если вы можете сделать это с деревом решений. Исследование того, как делать эти вещи с деревом решений, может выявить интересные различия.
Может ли ациклический график, созданный Bayesian Network, быть Лесом? Потому что в противном случае они оба генерируют деревья, поскольку связанный ациклический граф - это дерево. – iceburn
Да. Две переменные могут быть независимыми. В этом случае они не связаны. Также байесовская сеть не «генерирует» график, это графическое представление условных отношений независимости между переменными распределения вероятности. –
Вот a [pdf] (http://www.researchgate.net/publication/26803642_Comparison_of_Bayesian_network_and_decision_tree_methods_for_predicting_access_to_the_renal_transplant_waiting_list/file/79e4150b7b248e0384.pdf) к статье: «Сравнение байесовской сети и методов дерева решений для pre диктуя доступ к списку ожидания пересадки почек », сравнивая деревья решений и байесовские сети. – 2013-04-04 23:22:56