論文の概要: Generalized Naive Bayes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15923v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 16:36:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 15:21:26.816965
• Title: Generalized Naive Bayes
• Title（参考訳）: 一般ナイーブベイズ
• Authors: Edith Alice Kovács, Anna Ország, Dániel Pfeifer, András Benczúr,
• Abstract要約: 我々は、ネイブベイズ構造の拡張として、いわゆる一般化ネイブベイズ構造を導入する。 古典的ネーブベイズ(NB)によって決定される確率分布と同様に、この値が少なくともデータに適合することを証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper we introduce the so-called Generalized Naive Bayes structure as an extension of the Naive Bayes structure. We give a new greedy algorithm that finds a good fitting Generalized Naive Bayes (GNB) probability distribution. We prove that this fits the data at least as well as the probability distribution determined by the classical Naive Bayes (NB). Then, under a not very restrictive condition, we give a second algorithm for which we can prove that it finds the optimal GNB probability distribution, i.e. best fitting structure in the sense of KL divergence. Both algorithms are constructed to maximize the information content and aim to minimize redundancy. Based on these algorithms, new methods for feature selection are introduced. We discuss the similarities and differences to other related algorithms in terms of structure, methodology, and complexity. Experimental results show, that the algorithms introduced outperform the related algorithms in many cases.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ネイブベイズ構造の拡張として,いわゆる一般化ネイブベイズ構造を紹介する。 我々は,GNB(Generalized Naive Bayes)確率分布に適合する新しいグリージーアルゴリズムを提案する。 これは、古典的ネーブベイズ(NB)によって決定される確率分布と同様に、少なくともデータに適合することを示す。 そして、あまり制限的でない条件下では、最適GNB確率分布、すなわちKLの発散という意味での最適適合構造を証明できる第2のアルゴリズムを与える。 両アルゴリズムは情報内容の最大化と冗長性の最小化を目的として構築されている。 これらのアルゴリズムに基づいて,特徴選択のための新しい手法が導入された。 我々は、構造、方法論、複雑さの観点から、他の関連するアルゴリズムとの類似点と相違点について論じる。 実験結果から, アルゴリズムの導入は, 多くの場合, 関連アルゴリズムよりも優れていることがわかった。

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