贝叶斯分类算法

资 源 简 介

贝叶斯分类算法

详 情 说 明

贝叶斯分类算法是一种基于概率统计的机器学习方法，它通过构建属性间的依赖关系网络来进行分类预测。该算法的核心思想是利用贝叶斯定理计算给定特征条件下各类别的后验概率。

在图形化表示中，算法使用结点来代表各个属性，包括类别属性和特征属性。其中类别属性被置于根结点的位置，其他所有特征属性都作为它的子节点。这种层级结构反映了分类任务的基本特性：所有特征属性最终都是为了预测类别属性服务的。

有向边在图中具有特殊意义：它们表示属性之间的依赖关系。虚线通常用于表示朴素贝叶斯算法中预设的基本依赖关系，而实线则代表模型中新增加的依赖关系。当特征属性Ai和Aj之间存在有向边时，表明属性Ai对类别C的影响不是独立的，而是会受到属性Aj取值的影响。

这种表示方法的一个重要特点是能够直观地展现条件概率关系的复杂性。每个新增的实线边都意味着打破了朴素贝叶斯中"特征条件独立"的假设，使得模型可以捕捉更丰富的特征间相互作用。通过适当增加依赖边，可以在模型复杂度和预测精度之间取得平衡。