ベイジアン ネットワーク (信念ネットワーク、ベイズ ネットワーク、ベイズ(アン) モデル、または確率的有向グラフィカル モデルとも呼ばれる) は、確率的推論にベイズ推論を使用する確率的グラフィカル モデル (統計モデルの一種) の一種です。これらは、有向非巡回グラフ (DAG) を介して、一連の確率変数とその条件依存関係をグラフィカルに表現します。ベイジアン ネットワークは、証拠や事前の信念に基づいて、結果を予測したり、特定のイベントの確率を推定したりするために使用されます。
ベイジアン ネットワークは、確率の概念を使用して証拠の強さを定量化し、さまざまなイベント間の関係を表すベイジアン確率理論に基づいています。ベイジアン ネットワークは、医療診断、人工知能、機械学習、データ マイニング、自然言語処理、画像処理などの多くの分野で使用されています。
ベイジアン ネットワークの最も重要な特徴は、不確実性をネットワークに統合できることです。これは、DAG 内のエッジに確率を割り当てて、既存の証拠に基づいて各変数が特定の結果に関連付けられる可能性を表すことで実行できます。新しい証拠が得られると、これらの確率を更新して、予測の精度を向上させることができます。
ベイジアン ネットワークは、予測に使用できる決定木や予測モデルの生成にも使用できます。このプロセスには、ターゲット変数を予測する可能性が最も高い変数をベイジアン ネットワークから選択し、それらの変数に基づいて予測モデルをトレーニングすることが含まれます。
ベイジアン ネットワークは、生物情報学や医療意思決定などの分野で一般的に使用されており、病歴やその他の要因を考慮して、患者が特定の疾患を発症する可能性を予測するモデルを生成するために使用されます。
ベイジアン ネットワークはデータ サイエンスで広く使用されており、観察されたデータに基づいて特定の結果の確率を予測するデータ駆動型モデルを生成するために使用されます。これらはロボット工学でも使用され、ロボットの動作を予測するために使用されます。
