確率データからのベイジアンネットワークの対話的構築法
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概要
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確率的に変動する多変量データからベイジアン・ネットワークを構築する方法を提案する。本手法では、機械学習と視覚的情報を用いた推論を組み合わせてベイジアン・ネットワークを対話的に構築する。機械学習により初期モデルを得た後、ISM法を用いてモデルの階層構造を表示する。階層構造が表示されることにより、ネットワーク全体の構造が理解でき、不要な変数や不適切な因果関係を見付けることができる。ここで得られた情報を機械学習に与えることにより、より洗練されたベイジアン・ネットワークが得られる。このプロセスを繰り返すことにより、ユーザはより洗練されたモデルを得られるだけでなく、モデル化する対象を深く理解することができる。本手法を実データに適用した結果、データ数が少ない場合でも妥当なモデルが得られた。
- 1997-04-26
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