AODE 分類器の導出
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2012/11/24 01:46 UTC 版)
確率 P(y | x1, ... xn) を求める。条件付き確率の定義より、次の式が成り立つ。 この式は、単純ベイズ分類器の条件付き独立の仮定を緩和した、1 つの One Dependence Estimator (ODE) の定義を与えている（ODE は、条件とするxiの個数、すなわち、変数の個数分、存在する）。したがって、それぞれの ODE は、単純ベイズ分類器に比べて、バイアスの小さな推定器となるはずである。しかしながら、分類器を構成する各確率の条件となる変数の個数が、単純ベイズ分類器では 1 つであるのに対して、ODE では 2 つとなるため、推定に利用できる訓練事例数が少なくなりがちである（訓練事例は 2 つの条件を満たさなければならない）。そのため、ODE はバリアンスが大きくなる傾向がある。そこで、AODE は、このような全ての ODE による推定結果を平均することによって、バリアンスを削減している。
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