하나의 종속 추정치
고유 종속성 추정(ODE) 고유 종속성 추정은 반순수 베이즈 분류기에 가장 일반적으로 사용되는 전략입니다. 소위 고유 종속성이란 각 속성이 범주 외부의 최대 하나의 다른 속성에만 의존한다고 가정하는 것입니다.
나이브 베이즈 클래스 조건부 확률:
독립 종속성 추정 하의 클래스 조건부 확률:
그 중에서도,나 속성 x에 대해나 이것이 의존하는 속성을 x라고 합니다.나 .의 부모 속성입니다. 각 속성에 대해 부모 속성이 알려져 있는 경우 수학적 방법을 사용하여 확률 값 P(x)를 추정할 수 있습니다.나 | 씨, 파나 ) .
고유 종속성 추정치의 분류
독립적인 종속성 추정을 구현하는 데는 세 가지 주요 방법이 있습니다.
1) SPODE(Super-parent Dependency Estimation)는 모든 속성이 "Super-parent"라고 하는 동일한 속성에 종속되어 있다고 가정하고 교차 검증과 같은 모델 방법을 통해 Super-parent 속성을 결정합니다.
2) TAN(Tree Augmented naive Bayes)은 최대 가중 신장 트리 알고리즘을 기반으로 종속성을 구축합니다.
3) AODE(Average Independent Dependence Estimation)는 각 속성을 상위 부모로 하여 SPOE를 구성하고 결과를 통합하며, 모형 선택이 필요 없고, 조건을 충족하는 샘플을 계산하는 Naive Bayes와 유사합니다.