Redes Bayesianas

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7.2 Predicción de la supervivencia en cáncer de mama Porcentage de bien clasificados con 10–fold cross–validation 1 año 3 años 5 años Naïve–Bayes 93.7 79.0 70.9 Naïve–Bayes a árbol 93.7 79.0 70.9 Manto de Markov 92.0 78.8 71.5 Red Bayesiana 94.4 80.4 72.0 Redes Bayesianas – p.48/91
7.3 Multiclasificador de dos niveles para supervivencia en UCI • Combinación de clasificadores en dos niveles • Primer nivel: 9 clasificadores de clasificación automática (ID3, C4.5, naïve–Bayes, naïve–Bayes tree, IB1, IB4, oneR, cn2, Ripper) aplicados a la base de datos original • Segundo nivel: red Bayesiana inducida a partir de la base de datos con 9 variables predictoras (conteniendo los resultados de los clasificadores) y la variable clase Redes Bayesianas – p.49/91
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