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QUESTION / RÉPONSE

Quelles structures de réseau peuvent être apprises avec l'action `bnet` ?

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Réponse

L'action `bnet` peut apprendre plusieurs types de structures de réseau via le paramètre `structures` : `NAIVE` (naïf), `TAN` (arbre augmenté naïf), `PC` (parent-enfant), `MB` (couverture de Markov), et `GENERAL` ou `GN` (réseau bayésien général).
Action technique liée

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Voir aussi

bnet
bayesianNetClassifier

La acción `bnet` del conjunto de acciones `bayesianNetClassifier` en SAS Viya permite entrenar un clasificador de red bayesiana. Este tipo de modelo es útil para la clasificación predictiva, ya que modela las dependencias probabilísticas entre un conjunto de variables. La acción puede aprender diferentes tipos de estructuras de red (como Naive, TAN, PC) y utiliza esta estructura para clasificar una variable objetivo basándose en las variables de entrada.

bnet
bayesianNetClassifier

The bnet action from the Bayesian Net Classifier action set uses Bayesian network models to classify a target variable. It allows for various network structures and variable selection methods to build a predictive model.

bnet
bayesianNetClassifier

Verwendet Bayes'sche Netzwerkmodelle zur Klassifizierung der Zielvariable.