Introdução às redes bayesianas
Entre os métodos de machine learning, hoje destaco as redes bayesianas, que permitem combinar o poder dos grafos com a precisão da probabilidade. Em outras palavras, esses modelos gráfico-probabilísticos representam fenômenos complexos por meio de variáveis interdependentes.
Por exemplo, considere o grafo simples a seguir:
Em síntese, grama molhada pode ocorrer porque choveu ou porque alguém usou o regador. Desse modo, inserindo o componente probabilístico ao grafo, temos algo como:
Com base nesse modelo simples, podemos entender o seguinte:
- Há 20% de probabiliade de chover.
- Quando chove, aumenta a probabilidade de a grama aparecer molhada — ainda mais se o regador também for usado (embora isso seja raro).
- Mesmo sem chuva, se o regador for usado — o que ocorre em 40% das vezes —, a grama ficará molhada com 90% de probabilidade.
Portanto, mesmo um exemplo aparentemente trivial já demonstra como as redes bayesianas traduzem dependências e incertezas em probabilidades compreensíveis.
O raciocínio por trás das redes bayesianas
Esse raciocínio, simples à primeira vista, é o coração das redes bayesianas, modelos que aplicam a probabilidade bayesiana (ou subjetiva) para lidar com incertezas.
Em síntese, essa abordagem quantifica o quanto acreditamos em algo, dadas as informações disponíveis. Primeiramente, partimos de uma crença inicial (prior). Em seguida, conforme surgem novas evidências, geramos uma crença atualizada (posterior). Isso permite, portanto, um processo contínuo de aprendizado.
Agora imagine isso aplicado à ciência. Por exemplo, o modelo de Park et al. (2018), que você pode ver na figura a seguir, mostrou como uma rede de fatores de risco interligados pode prever desfechos de acidente vascular cerebral.
Em termos simples, uma rede bayesiana “aprende” relações de causa e efeito a partir de dados. Cada nó do grafo representa uma variável, e cada seta, uma relação de dependência probabilística (por exemplo: fumar → câncer). Assim, o algoritmo constrói um sistema que raciocina com base em evidências, mesmo quando parte das informações está ausente.
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Referência
Park, E., Chang, H.-J., & Nam, H. S. (2018). A Bayesian network model for predicting post-stroke outcomes with available risk factors. Frontiers in Neurology, 9, Article 699. https://doi.org/10.3389/fneur.2018.00699
Como citar este post
Reis, A. (2025, 29 de outubro). Conheça as rede bayesianas. Blog Psicometria Online. https://blog.psicometriaonline.com.br/conheca-as-redes-bayesianas
