Uczenie parametr¢w sieci bayesowskich z danych z wykorzystaniem bramek Noisy-OR
(Learning Bayesian network parameters from data using Noisy-OR gates)

Authors:

Agnieszka Onisko
Bialystok University of Technology
Institute of Computer Science
Bialystok, 15-351, Poland
e-mail: aonisko@ii.pb.bialystok.pl

Marek J. Druzdzel
Decision Systems Laboratory
School of Information Sciences
and Intelligent Systems Program
University of Pittsburgh
e-mail: marek@sis.pitt.edu

Hanna Wasyluk
The Medical Center of Postgraduate Education
Warsaw, Marymoncka 99, Poland
e-mail: hwasyluk@cmkp.edu.pl

Abstract: Zbiory danych mog istotnie ulatwi parametryzacje sieci bayesowskich. Niestety w przypadku, gdy licznos zbioru jest niewielka, niekt¢re z kombinacji wartosci w tabelach, reprezentujcych warunkowe rozklady prawdopodobienstwa, s reprezentowane przez kilka lub tez zerowa liczbe rekord¢w. W takiej sytuacji dane nie pozwalaj na wyznaczenie wiarygodnych parametr¢w. W ponizszym artykule, proponujemy metode, kt¢ra wykorzystuje bramki Noisy-OR w uczeniu parametr¢w sieci bayesowskiej z danych. Zaproponowana metoda zostala przetestowana przy uzyciu modelu HEPAR II diagnozujcego choroby wtroby, kt¢rego parametry zostaly wyznaczone na podstawie medycznego zbioru danych. Jakos diagnostyczna modelu, kt¢rego parametry zostaly wygladzone przy wykorzystaniu parametr¢w Noisy-OR byla lepsza o 6,7%.