EnBay: A Novel Pattern-Based Bayesian Classifier

Tipo di pubblicazione: Articolo su rivista
Tipologia MIUR: Contributo su Rivista > Articolo in rivista
Titolo: EnBay: A Novel Pattern-Based Bayesian Classifier
Autori: Baralis E.; Cagliero L.; Garza P.
Autori di ateneo:
Titolo del periodico: IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING
Tipo di referee: Esperti anonimi
Editore: IEEE Computer Society
Volume: 25
Numero: 12
Intervallo pagine: pp. 2780-2795
Numero di pagine: 16
ISSN: 1041-4347
Abstract: A promising approach to Bayesian classification is based on exploiting frequent patterns, i.e., patterns that frequently occur in the training data set, to estimate the Bayesian probability. Pattern-based Bayesian classification focuses on building and evaluating reliable probability approximations by exploiting a subset of frequent patterns tailored to a given test case. This paper proposes a novel and effective approach to estimate the Bayesian probability. Differently from previous approaches, the Entropy-based Bayesian classifier, namely EnBay, focuses on selecting the minimal set of long and not overlapped patterns that best complies with a conditional-independence model, based on an entropy-based evaluator. Furthermore, the probability approximation is separately tailored to each class. An extensive experimental evaluation, performed on both real and synthetic data sets, shows that EnBay is significantly more accurate than most state-of-the-art classifiers, Bayesian and not
Data: 2013
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave: bayesian classification, itemset mining
Dipartimenti (originale): DAUIN - Dipartimento di Automatica Informatica
Dipartimenti: DAUIN - Dipartimento di Automatica e Informatica
URL correlate:
Area disciplinare: Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Data di deposito: 30 Gen 2013 10:32
Data ultima modifica (IRIS): 20 Apr 2016 14:41:02
Data inserimento (PORTO): 07 Mag 2016 04:47
Numero Identificativo (DOI): 10.1109/TKDE.2012.197
Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/2505994
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Citazioni:

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