![Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики](/images/mag-ntv.png)
Моделирование многомерных данных с помощью композитных байесовских сетей
![Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики](/images/mag-ntv.png)
Аннотация:
Введение. Представлен новый подход к моделированию нелинейных зависимостей, названный композитными байесовскими сетями. Основной акцент сделан на интеграции моделей машинного обучения в байесовские сети с сохранением их основополагающих принципов. Новизна предложенного подхода состоит в том, что он позволяет решить проблему несоответствия данных традиционным предположениям о зависимостях. Метод. Представленный подход заключается в подборе разнообразных моделей машинного обучения на этапе обучения композитных байесовских сетей. Это позволяет гибко настраивать характер зависимостей в соответствии с требованиями и продиктованными характеристиками моделируемого объекта. Программная реализация подхода выполнена в виде специализированного фреймворка, описывающего все необходимые функциональные возможности. Основные результаты. Проведена экспериментальная оценка эффективности моделирования зависимостей между признаками. Для экспериментов выбраны для бенчмарков и из репозитория UCI для реальных данных. Эффективность предложенных композитных байесовских сетей подтверждена сравнением значений правдоподобия и показателя F1 с классическими байесовскими сетями, обученными алгоритмом Hill-Climbing. Показана высокая точность представления многомерных распределений. При этом на бенчмарках улучшение оказалось незначительным, поскольку они содержат линейные зависимости, которые хорошо моделируются классическими алгоритмами. На реальных наборах данных UCI получено улучшение правдоподобия в среднем на 30 %. Обсуждение. Полученные результаты могут найти применение в областях, требующих моделирования сложных зависимостей между признаками, например, в машинном обучении, статистике, задачах анализа данных, а также в конкретных предметных областях.
Ключевые слова:
Постоянный URL
Статьи в номере
- Органо-неорганические светопоглощающие композиты для ближней инфракрасной области спектра
- Исследование пироэлектрического эффекта и создание модифицированной конструкции фазового модулятора на основе ниобата лития
- Изменение контраста изображения объекта наблюдения при однопиксельной и матричной визуализации через рассеивающую среду
- Синтез адаптивного наблюдателя для нелинейных нестационарных систем
- Автоматизация поиска оптимальных значений параметров процесса олигомеризации этилена
- Электролюминесценция новых координационных соединений ионов европия с β-дикетонами, уксусной и масляной кислотами
- Метод формирования мультимедийных файлов для задач лицевой биометрии и ее приложений
- Продвинутые методы внедрения знаний в больших языковых моделях
- Предсказание связей «ген-болезнь» с помощью гетерогенной графовой нейронной сети
- Компьютерное моделирование взаимодействия ударной волны со стенкой, экранированной неоднородным слоем газовзвеси
- Метод получения двухкомпонентных композиционных материалов с заданной теплопроводностью
- Компьютерное моделирование тепломассообменных процессов при конденсации водяных паров из продуктов сгорания природного газа на поверхности гладких цилиндрических труб
- Потеря устойчивости защемленной по контуру прямоугольной нанопластины
- Использование генетических алгоритмов для решения задачи поиска оптимального состава реакционной смеси
- Конфигурируемые модели горения в камере сгорания микротурбинного двигателя с возможностью подключения различных физико-химических процессов
- Многоуровневое расщепление в методе Монте-Карло для оценки вероятностей редких событий в пермутационных тестах
- Метод сегментации мышечной ткани на снимках компьютерной томографии на базе предобработанных трехканальных изображений
- Модель адсорбции на эпитаксиальном графене: аналитические результаты