Eficiência das Redes Bayesianas KDB para classificação binária

Redes Bayesianas são grafos acíclicos e direcionados que permitem a representação gráfica da distribuição de probabilidade conjunta de um conjunto de variáveis aleatórias. Neste enredo, as Redes Bayesianas podem ser utilizadas em problemas de classificação e são conhecidas como Classificadores Bayesianos. Porém, no contexto de classificação binária, podem ser utilizados outros diversos métodos, dentre eles temos modelos probito, logito, análise discriminante, redes neurais entre outros. Portanto, o objetivo principal deste trabalho é investigar a capacidade de um classificador bayesiano particular, denominado k-dependence Bayesian classifier (KDB), em relação aos métodos: regressão logística, regressão probito, análise discriminante e redes neurais. A investigação baseia-se em calcular sistematicamente medidas de capacidade preditiva entre os métodos através de replicações de um conjunto de dados gerados.