베이지안 네트워크 이용해서 잔디가 젖어있는 원인 추정하기

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본문내용

베이지안 네트워크는 확률적 모델을 기반으로 사건 간의 의존 관계를 표현하는 도구다. 이를 통해 복잡한 문제를 구조적으로 분석하고 예측할 수 있다. 젖은 잔디를 보고 그 원인이 비가 와서 젖게 되었을 가능성에 대해 계산해 보기로 한다.

베이지안 네트워크란
예를 들어, 공정한 동전과 그렇지 않은 동전이 있을 때, 앞면만 계속하여 나오는 경우 그 동전이 정말 공정한 동전인지 아니면 앞면만 나오는 동전인지를 역으로 평가할 수 있는 방법이 바로 베이지안 접근법이다. 베이지안 네트워크는 이러한 베이지안 개념과 네트워크가 결합된 것이다. 즉 인과관계가 포함된 확률적 그래프 모델이라고 할 수 있다. 주로 불확실한 상황에서의 의사결정을 돕기 위해 사용된다. 한마디로 설명하면, 발생한 현상을 바탕으로 역으로 어떤 원인이 결과에 얼마나 기여했는지를 평가하게 해줌으로써, 보다 정확한 예측과 의사결정을 할 수 해주는 것이다.

모델 구성
먼저, 비가 오는지 여부, 스프링클러의 작동 여부, 그리고 잔디가 젖는지 여부를 변수로 설정한다. 각 변수는 True, False 두 가지 상태를 가질 수 있다: 비가 오지 않는 경우(F)와 비가 오는 경우(T), 스프링클러가 작동하지 않는 경우(F)와 작동하는 경우(T), 잔디가 젖지 않는 경우(F)와 젖는 경우(T)다. 비가 와서 잔디가 젖을 수도 있지만 스프링클러가 작동해서 잔디가 젖을 수도 있을 것이다. 물론 비가 올때 스프링클러를 켜는 일은 드문 일이고, 이는 비가 오고 안오고에 따라 스프링클러 작동여부도 결정하게 되는 구조를 갖는다.

참고자료

· 없음