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Niveau école ingénieur
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Inférence bayésienne

Posté par
Antonio974
29-05-23 à 10:02

Bonjour,

J'étudie actuellement le réseau bayésien et j'ai du mal à comprendre certains calculs pour l'inférence bayésienne.

En fait, nous utilisons généralement la méthode d'élimination de variables pour calculer une inférence. Mais on utilise également le "potentiel", auquel j'ai vraiment du mal à comprendre son fonctionnement.

Prenons un exemple.

J'ai la loi jointe factorisée dans un RB suivante :

P(E,L,A,B)=P(E)×P(L|E)×P(A|L)×P(B|L)

L'objectif est de calculer P(A).

On a d'abord par définition :

P(A)=\sum_{E,L,B}P(E,L,A,B)=\sum_{E}\sum_{L}\sum_{B}P(E)×P(L|E)×P(A|L)×P(B|L)

Si on fait une distribution des sommes on obtient :

P(A)=\sum_{L}P(A|L)\sum_{E}P(L|E)×P(E)×\sum_{B}P(B|L)

On voit que la partie \sum_{B}P(B|L) est toujours égale à 1, car on fait la somme de la probabilité B. La variable B est donc éliminée.

Ensuite, c'est à partir là que je ne comprends plus. Dans la correction, on a ceci :

P(A)=\sum_{L}P(A|L)\sum_{E}P(L|E)×P(E) et on dit que la partie :

P(L|E)×P(E)

est égale au potentiel :

\phi_E(L,E)=P(L,E)

Puis on dit que :

\sum_{E}P(L|E)×P(E)

est égale au potentiel :

\psi_E(L)=P(L)

La variable E est donc éliminée.

Puis on élimine la variable L :

P(A)=\sum_{L}P(A|L)×\psi_E(L)

Avec :

P(A|L)×\psi_E(L)

égal à :

\phi_L(A,L)

Et le tout égal à (avec la somme) :

\psi_L(A)

Je n'arrive pas à comprendre comment les valeurs sont remplacées, comment fonctionne de "potentiel" ... Est-il possible d'avoir une explication ?



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