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QUESTION / RÉPONSE

Quels types de structures de réseau l'action `bnet` peut-elle apprendre ?

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Réponse

L'action `bnet` peut apprendre plusieurs types de structures, spécifiables via le paramètre `structures`. Les options sont : `NAIVE` (naïf bayésien), `TAN` (arbre augmenté naïf bayésien), `PC` (parent-enfant), `MB` (couverture de Markov), et `GENERAL` (réseau bayésien général).
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Voir aussi

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

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

Verwendet Bayes'sche Netzwerkmodelle zur Klassifizierung der Zielvariable.