Computing conditional probabilities in Bayesian networks using logistic regression

2026-04-19

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AI

DOI：10.1016/j.asoc.2026.115284

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摘要

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• 在贝叶斯网络中，参数数量随父节点数量呈指数增长。 • 增强型逻辑回归通过合成变量提高模型灵活性。 • 新变量通过XOR组合和基于LDA的离散化方法创建。 • 本文通过完备性、等价性和包含性比较不同转换方法。 • 基于LDA的逻辑回归在参数少于传统表格的情况下表现优异。

Keyword:

Bayesian networks

logistic regression

parameter reduction

synthetic variables

LDA-based discretization