Discriminative learning of Bayesian networks via factorized conditional log-likelihood

We propose an efficient and parameter-free scoring criterion, the factorized conditional log-likelihood (ˆfCLL), for learning Bayesian network classifiers. The proposed score is an approximation of the conditional log-likelihood criterion. The approximation is devised in order to guarantee decomposability over the network structure, as well as efficient estimation of the optimal parameters, achieving the same time and space complexity as the traditional log-likelihood scoring criterion. The resulting criterion has an information-theoretic interpretation based on interaction information, which exhibits its discriminative nature. To evaluate the performance of the proposed criterion, we present an empirical comparison with state-of-the-art classifiers. Results on a large suite of benchmark data sets from the UCI repository show that ˆfCLL-trained classifiers achieve at least as good accuracy as the best compared classifiers, using significantly less computational resources.Peer reviewe

Klasifikasi Emosi Pada Twitter Menggunakan Bayesian Network

Bahasa digunakan tidak hanya untuk mengutarakan fakta, akan tetapi juga emosi. Emosi tersebut juga dapat terlihat mulai dari perilaku hingga tulisan yang ditulis olehnya. Analisis emosi di dalam teks sendiri dapat dilakukan pada berbagai media, salah satunya adalah Twitter. Pendeteksian emosi bisa memiliki berbagai macam pengaplikasian salah satunya adalah sebagai bahan pertimbangan keputusan politik dalam suatu pemerintahan. Pada tugas akhir ini, penulis meneliti klasi?kasi emosi pada twitter menggunakan Bayesian Network. Metode tersebut digunakan karena kemampuannya dalam memodelkan ketidakpastian dan relasi antar ?tur. Hasil penelitian menunjukan bahwa, metode yang digunakan untuk melatih jaringan Bayesian Network belum cukup efektif untuk menghasilkan model terbaik, dengan nilai F1-Score tertinggi adalah 53.71%. Model alternatif berbasis Bayesian Network juga dipelajari. Hasil percobaan menunjukan hasil yang lebih baik dibandingkan Multinomial Naive Bayes dengan kompleksitas inferensi yang tidak jauh berbeda. Nilai F1-Score untuk model Multinomial Naive Bayes adalah 51.49%, sedangkan model alternatif berbasis Bayesian Network adalah 52.14%