Байесовская сеть: различия между версиями

Материал из WikiGrapp
Перейти к навигации Перейти к поиску
Нет описания правки
Строка 23: Строка 23:


''Условная независимость'' в байесовской сети представлена графическим свойством ''d-разделённости''.
''Условная независимость'' в байесовской сети представлена графическим свойством ''d-разделённости''.
=== d-разделённость ===
Путь <math>p</math> называют ''d-разделённым'', или ''блокированным'' множеством вершин <math>Z</math> тогда и только тогда, когда
# <math>p</math> содержит ''цепь'' <math>i</math> → <math>m</math> → <math>j</math> или ''разветвление'' <math>i</math> ← <math>m</math> → <math>j</math> такие, что <math>m</math> принадлежит <math>Z</math>, или
# <math>p</math> содержит ''инвертированное разветвление (коллайдер)'' <math>i</math> → <math>m</math> ← <math>j</math>, такое, что <math>m</math> не принадлежит <math>Z</math> и у вершины <math>m</math> нет потомков, которые принадлежат <math>Z</math>.
Пусть <math>X, Y, Z</math> — не пересекающиеся подмножества вершин в ацикличном ориентированном графе <math>G</math>. Говорят, что множество вершин <math>Z</math> d-разделяет <math>X</math> и <math>Y</math> тогда и только тогда, когда <math>Z</math> блокирует все пути из любой вершины, принадлежащей <math>X</math> в любую вершину, принадлежащую <math>Y</math>, и обозначают <math>(<X \perp\!\!\!\perp Y|Z>)_G</math>. Под путём понимается последовательность следующих друг за другом рёбер (любого направления) в графе.

Версия от 00:51, 30 августа 2016

Байесовская сеть (или сеть Байеса, байесова сеть, байесовская сеть доверия, англ. Bayesian network, belief network) — графическая вероятностная модель, представляющая множество переменных и их вероятностных зависимостей посредством ациклического орграфа. Например, байесовская сеть может быть использована для вычисления вероятности того, чем болен пациент по наличию или отсутствию ряда симптомов, основываясь на данных о зависимости между симптомами и болезнями. Математический аппарат сетей Байеса создан американским учёным Джудой Перлом, лауреатом Премии Тьюринга (2011).

Формально, байесовская сеть — это ациклический орграф, каждой вершине которого соответствует случайная переменная, а дуги графа кодируют отношения условной независимости между этими переменными. Вершины могут представлять переменные любых типов, быть взвешенными параметрами, скрытыми переменными или гипотезами. Существуют эффективные методы, которые используются для вычислений и обучения байесовских сетей.

Если переменные байесовской сети являются дискретными случайными величинами, то такая сеть называется дискретной байесовской сетью. Байесовские сети, которые моделируют последовательности переменных, называют динамическими байесовскими сетями. Байесовские сети, в которых могут присутствовать как дискретные переменные, так и непрерывные, называются гибридными байесовскими сетями. Байесовская сеть, в которой дуги помимо отношений условной независимости кодируют также отношения причинности, называют причинно-следственными байесовскими сетями (англ. causal bayesian networks).


Определения

Если из вершины A выходит дуга в вершину B, то A называют родителем B, а B называют потомком A. Если из вершины A существует ориентированный путь в вершину B, то A называется предком B, а B называется потомком A. Множество вершин-родителей вершины Vi обозначим как parents(Vi) = PAi.

Направленный ациклический граф G называется байесовской сетью для вероятностного распределения P(v), заданного над множеством случайных переменных V, если каждой вершине графа поставлена в соответствие случайная переменная из V, а дуги в графе удовлетворяют условию (марковское условие): любая переменная Vi из V должна быть условно независима от всех вершин, не являющихся её потомками, если заданы (получили означивание, обусловлены) все её прямые родители PAi в графе G, то есть

ViV справедливо: P(vipai,s) = P(vipai),

где vi — значение Vi; s — конфигурация S; S — множество всех вершин, не являющихся потомками Vi; pai — конфигурация PAi.

Тогда полное совместное распределение значений в вершинах можно удобно записать в виде декомпозиции (произведения) локальных распределений:

[math]\displaystyle{ \mathrm P(V_1, \ldots, V_n) = \prod_{i=1}^n \mathrm P(V_i \mid \operatorname{parents}(V_i)). }[/math]

Если у вершины Vi нет предков, то её локальное распределение вероятностей называют безусловным, иначе условным. Если вершина — случайная переменная получила означивание (например, в результате наблюдения), то такое означивание называют свидетельством. Если значение переменной было установлено извне (а не наблюдалось), то такое означивание называется вмешательством или интервенцией.

Условная независимость в байесовской сети представлена графическим свойством d-разделённости.

d-разделённость

Путь [math]\displaystyle{ p }[/math] называют d-разделённым, или блокированным множеством вершин [math]\displaystyle{ Z }[/math] тогда и только тогда, когда

  1. [math]\displaystyle{ p }[/math] содержит цепь [math]\displaystyle{ i }[/math][math]\displaystyle{ m }[/math][math]\displaystyle{ j }[/math] или разветвление [math]\displaystyle{ i }[/math][math]\displaystyle{ m }[/math][math]\displaystyle{ j }[/math] такие, что [math]\displaystyle{ m }[/math] принадлежит [math]\displaystyle{ Z }[/math], или
  2. [math]\displaystyle{ p }[/math] содержит инвертированное разветвление (коллайдер) [math]\displaystyle{ i }[/math][math]\displaystyle{ m }[/math][math]\displaystyle{ j }[/math], такое, что [math]\displaystyle{ m }[/math] не принадлежит [math]\displaystyle{ Z }[/math] и у вершины [math]\displaystyle{ m }[/math] нет потомков, которые принадлежат [math]\displaystyle{ Z }[/math].

Пусть [math]\displaystyle{ X, Y, Z }[/math] — не пересекающиеся подмножества вершин в ацикличном ориентированном графе [math]\displaystyle{ G }[/math]. Говорят, что множество вершин [math]\displaystyle{ Z }[/math] d-разделяет [math]\displaystyle{ X }[/math] и [math]\displaystyle{ Y }[/math] тогда и только тогда, когда [math]\displaystyle{ Z }[/math] блокирует все пути из любой вершины, принадлежащей [math]\displaystyle{ X }[/math] в любую вершину, принадлежащую [math]\displaystyle{ Y }[/math], и обозначают [math]\displaystyle{ (\lt X \perp\!\!\!\perp Y|Z\gt )_G }[/math]. Под путём понимается последовательность следующих друг за другом рёбер (любого направления) в графе.