Bayesian Networks Classifier (Clasificador de Redes Bayesianas)

Es un modelo probabilístico basado en teoría bayesiana que utiliza grafos dirigidos acíclicos para representar relaciones de dependencia entre variables.

Cada nodo en la red representa una variable, y los arcos dirigidos indican relaciones de causalidad o dependencia condicional entre esas variables.

Permite realizar inferencias al calcular la probabilidad conjunta de diferentes eventos, considerando tanto el conocimiento previo como las observaciones actuales.

En el ámbito del machine learning, es empleado como clasificador supervisado para predecir la categoría de una variable objetivo en función de las variables de entrada.

Presenta ventajas como la capacidad de manejar datos incompletos, combinar conocimiento experto con datos y representar incertidumbre de manera explícita.

Se utiliza en diversas aplicaciones, como diagnóstico médico, detección de fraudes, análisis de riesgos y procesamiento de lenguaje natural.