Adaptive Bayes Network (ABN) es un algoritmo propietario de Oracle(ODM) apoyo árboles de decisión. ABN proporciona una manera rápida, escalable y no paramétricas por medio de extracción de información predictiva datos con respecto a un atributo de destino. ABN puede proporcionar dicha información en forma de humanos normas comprensible.
Por ejemplo, una norma puede ser "Si el ingreso es de $ 70K-$ 80K y tamaño del hogar es de 3-5, la probabilidad de ser propietario de una camioneta de finales del modelo es sí". Las normas producidas por ABN es uno de sus principales ventajas sobre Naive Bayes. El usuario de negocios, marketing, negocios o analista puede entender la base de las predicciones del modelo y por lo tanto puede ser cómodo que actúan sobre ellos y explicarlos a los demás.
Además de las normas, ABN proporciona un rendimiento y escalabilidad, que son derivados a través de un conjunto de parámetros de usuario controlar la compensación de la exactitud y el tiempo de construcción.
ABN predice binarios, así como objetivos multiclase. Binarios objetivos son las que tienen sólo dos valores, por ejemplo, comprar y no comprar. Objetivos multiclase tener más de dos valores, por ejemplo, los productos comprados. Valores objetivo multiclase no se supone que existen en una relación ordenada entre sí, por ejemplo, un cepillo de pelo no se supone que es más o menos de peine.
ABN utiliza los costos y priores, tanto para la construcción y de puntuación.Una ventaja importante de árboles de decisión es que producen un conjunto de reglas o explicaciones que puede ser interpretado por los analistas y gestores. Luego, los usuarios pueden consultar la base de datos para todos los registros que se ajusten a los criterios de una regla.
Por ejemplo, una norma puede ser "Si el ingreso es de $ 70K-$ 80K y tamaño del hogar es de 3-5, la probabilidad de ser propietario de una camioneta de finales del modelo es sí". Las normas producidas por ABN es uno de sus principales ventajas sobre Naive Bayes. El usuario de negocios, marketing, negocios o analista puede entender la base de las predicciones del modelo y por lo tanto puede ser cómodo que actúan sobre ellos y explicarlos a los demás.
Además de las normas, ABN proporciona un rendimiento y escalabilidad, que son derivados a través de un conjunto de parámetros de usuario controlar la compensación de la exactitud y el tiempo de construcción.
ABN predice binarios, así como objetivos multiclase. Binarios objetivos son las que tienen sólo dos valores, por ejemplo, comprar y no comprar. Objetivos multiclase tener más de dos valores, por ejemplo, los productos comprados. Valores objetivo multiclase no se supone que existen en una relación ordenada entre sí, por ejemplo, un cepillo de pelo no se supone que es más o menos de peine.
ABN utiliza los costos y priores, tanto para la construcción y de puntuación.Una ventaja importante de árboles de decisión es que producen un conjunto de reglas o explicaciones que puede ser interpretado por los analistas y gestores. Luego, los usuarios pueden consultar la base de datos para todos los registros que se ajusten a los criterios de una regla.
es muy mala la traducción !!!
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