• Bağış
  • Bayes Ağları (Bayesian Network)

    Yazan : Şadi Evren ŞEKER

    Bilgisayar bilimlerinde veri modelleme ve durum geçişi ifade etmek için kullanılan yöntemlerden birisidir. Literatürde bayes network veya blief network (inanç ağı) olarak da geçen ağların özelliğ istatistiksel ağlar olmaları ve düğümler (nodes) arası geçiş yapan kolların (edges) istatistiksel kararlara göre seçilmesidir.

    Bayes ağları yönlü dönüşsüz ağlardır (directed acyclic network) ve her düğüm ayrı bir değişkeni ifade eder. Ayrıca bu değişkenler (rastgele değişkenler, random variables) arasındaki sıralama da bayes ağları ile gösterilebilir (basitçe bir düğümden diğer düğüme geçiş sırası).

    Bayes ağlarının daha geniş hali de belirsiz karar ağaçlarıdır ( uncertain decision trees).

    Bayes ağlarını anlayabilmek için Bayes teoremini hatırlamakta yarar vardır.
    Bayes Teoremi :

    bu
    eşitlik bayes theorem’idir.

    Örnek Yay üreten 3 Makine için aşağıdaki hata ve üretim oranları veriliyor:

    Bozuk Yay oranı İmalattaki oranı
    I. Makine %2 %35
    II. Makine %1 %25
    III. Makine %3 %40

    Üretilen yaylardan rasgele birisi
    seçildiğinde bozuk olma olasılığı:
    P(B)=P(I)P(B|I)+P(II)P(B|II)+P(III)P(B|III),

    olarak
    hesaplanır.

    Eğer yay bozuk çıktıysa bunun 3.
    makineden çıkma olasılığı aşağıdaki şekilde hesaplanır:

    Örnek:

    Bütün nufusta yapılan bir
    hastalık testinde (+) pozitif sonucun doğru bilinme olasılığı 0.99 ve
    (-) negatif sonucun doğru bilinme olasılığı 0.95 olarak veriliyor.
    Hastalığın bütün nufusta görülme olasılığı ise
    0.0001 ise test sonucu pozitif çıkan bir kişinin hasta olma
    olasılığı nedir?

    D olayı kişinin hasta olma olasılığı
    olsun

    D’ olayı kişinin hasta olmama
    olasılığını göstermiş olur.

    Buna göre P(D) = 0.0001 olur

    S olayı ise testin (+) çıkma
    olasılığı olsun.

    S’ olayı testin (-) çıkma
    olasılığını göstermiş olur.

    Buna göre P(S’|D’) = 0.95 olduğuna
    göre P(S|D’) = 0.05 olur.

    Soruda istenen durum P(D|S) ile
    gösterilebilir ve şartlı ihtimal hesabından

    ancak
    burada
    Dolayısıyla
    bayes teoremini uygulamayı deneyebiliriz. Buna göre

    olarak
    bulunur. S olayı için iki ihtimal bulunduğundan ( test sonucu
    ya (+) ya da (-) çıkabilir) olasılık modeli aşağıdaki şekilde
    olur:

    olur.
    Sonuç ise

    olarak bulunur.

    Benzer Yazılar:

    Bilgisayar Kavramları üzerinde şu anda okumakta olduğunuz 'Bayes Ağları (Bayesian Network)' isimli yazı 21 Dec 2008 tarihinde, saat: 22:01 'de Şadi Evren ŞEKER tarafından gönderilmiş, toplam 1723 defa okunmuştur.

    Benzer yazıları Bilgisayar Kavramları, Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks), bilgisayar felsefesi, veri yapıları, yapay zeka (artificial intelligence) kategorilerinden okuyabilirsiniz. Yazar ile irtibat kurmak için email gönderebilirsiniz. Yazıya yorum yapabilir ya da yapılan yorumları RSS 2.0 ile takibe alabilirsiniz.


    Category: Bilgisayar Kavramları, Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks), bilgisayar felsefesi, veri yapıları, yapay zeka (artificial intelligence)

    Leave a Reply