2013-04-16 3 views
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기계 학습을 처음 사용합니다.베이지안 네트워크

나는 4 개의 변수 [X1, X2, X3, X4]를 가진 BN을 가지고 있으며, 이들을 기반으로 Y를 예측하는 데 관심이 있습니다. 교육 데이터의 경우 [X1, X2, X3, X4, Y] 있습니다. 그러나 실제 데이터의 경우 [X1, X2, X3] 만 있고 Y를 예측하고 싶습니다. 또한 X4가 X1, X2 및 X3과 조건부로 독립적이라는 것을 알고 있습니다.

이것이 가능합니까? 이 작업을 수행하는 표준 기술이 있습니까?

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$ P (Y | X1, X2, X3) = \ int P (X1, X2, X3, X4) P (X4) dX4 $ – Memming

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Thx가 아이디어를 얻었습니다. 그러나 아직도 그것을 할 방법을 생각합니다. 예를 들어 나는 훈련을위한 [t, X1, X2, X2, X4, Y]의 데이터 파일을 가지고 있으며 [t는 타임 스탬프]를 예측할 필요가있는 [t, X1, X2, X3]의 데이터 파일을 가지고 있습니다. 후자의 경우 P (X4)를 계산할 수 없습니까? – Suranga

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X4는 조건부로 (X1, X2, X3)에 독립적입니다. * * *? –

답변

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타임 스탬프, 즉, 데이터는 다음 중 하나를 사용한다 시간이고 i.i.d.하지있을 경우

난. 마르코프 체인;

ii. 숨겨진 마르코프 모델;

iii. 동적 베이지안 네트워크.

솔루션의 복잡성 (및 정교함)이 i에서 증가한다는 점에 유의하십시오. ~ iii.

희망이 도움이됩니다.

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