베이지안 네트워크 출력

Question

나는 당뇨병 여부를 예측하는 데이터 세트를 사용하고 있습니다. 저의 데이터 세트에서 당뇨병에 대한 부정적인 관찰 건수가 양성 결과보다 10 배 큰 경우, 베이지안은 다른 관찰보다 더 많은 관찰을하기 때문에 네이티브를 배우고 예측할 수 있다는 것이 이미 주어 졌습니까?

Answer 1

이전 결과 확률이 P (not_diabetic) = 0.9 및 P (당뇨병) = 0.1이라고 가정 해 봅시다.

이것은 불균형 훈련 세트의 예이며 학습자의 행동에 해로운 영향을줍니다. P (당뇨병)> 0.5를 당뇨병으로 분류하고 나머지를 Non_diabetic으로 분류하면 귀하의 경우에 좋은 결과를 얻을 수 없습니다.

분류 자의 유효성을 검사 할 때 Bayesian information Reward과 같이 사후 확률에 대한 훈련 세트의 불균형 사전 효과를 고려한 방법을 사용해야합니다.

당신은 베이지안 분류에 불균형 훈련 세트의 효과에 대한 일반적인 설명이 paper 번 봐 가질 수 있습니다 ..