Bayes Ağları-K2 Algoritması Üzerine Bir Çalışma

Abstract

Değişkenler arasındaki ilişkilerin oklar ve düğümler yardımıyla grafiksel gösterimi Bayes ağlarının temelini oluşturur. Okların yönüne göre ebeveyn ve çocuk isimlerini alan rasgele değişkenler ile bu rasgele değişkenlere ait koşullu ve marjinal olasılıklar istenilen bir olayın olasılığının hesaplanmasında araştırmacıya büyük kolaylık sağlar. Bayes ağları “Nedensel Bayes Ağları” ve “Algoritmalara Dayalı Bayes Ağları” olmak üzere iki yöntemle oluşturulabilir. Her iki yöntemin kendi içerisinde avantajları mevcuttur ve araştırma konusuna göre farklılık göstermektedir. Ağ oluştururken kullanılan farklı bir çok algoritma vardır. Bu algoritmalardan biri K2 algoritmasıdır. Bu çalışmada birer örnek ile Nedensel Bayes Ağlarının ve Algoritmalara Dayalı Bayes Ağlarının nasıl oluşturulduğu anlatılmaktadır.The basis of the Bayesian networks is the graphical representation of the arrows and nodes which represent relationships between variables. Random variables that take parent and child names according to the direction of the arrows and conditional and marginal probabilities of these random variables provide great convenience to the researcher in calculating the likelihood of a desired event. Bayesian networks can be created in two ways: "Causal Bayesian Networks" and "Algorithm Based Bayesian Networks". Both methods have advantages within themselves and vary according to the research topic. There are many different algorithms that are used when networking. One of these algorithms is the K2 algorithm. In this work, it is explained how to construct Causal Bayesian Networks and Algorithm Based Bayesian Networks on one example for each.