Bayesian Network in Data Analytics | डेटा एनालिटिक्स में बेयesian नेटवर्क

Bayesian Network एक शक्तिशाली probabilistic graphical model है जिसका उपयोग डेटा एनालिटिक्स में अनिश्चितता (uncertainty), कारणिक संबंध (causal relationships), और निर्णय विश्लेषण (decision analysis) को समझने के लिए किया जाता है। यह Bayesian Probability Theory पर आधारित होता है और variables के बीच conditional dependencies को दर्शाता है।

1️⃣ Bayesian Network क्या है?

Bayesian Network एक Directed Acyclic Graph (DAG) होता है, जिसमें nodes variables का प्रतिनिधित्व करते हैं और edges उनके बीच dependencies को दर्शाते हैं। प्रत्येक node के साथ एक conditional probability distribution जुड़ा होता है, जो यह बताता है कि node अपने parent nodes पर कैसे निर्भर है।

सरल शब्दों में, यह model यह बताने में मदद करता है कि किसी घटना के होने की संभावना अन्य घटनाओं पर किस प्रकार निर्भर करती है।

2️⃣ मुख्य घटक (Components)

• Nodes: Random variables (जैसे – Weather, Sales, Demand)।
• Edges: Directed links जो dependency दर्शाते हैं।
• Conditional Probability Table (CPT): प्रत्येक node के लिए संभावनाओं की सूची।

3️⃣ Bayesian Network की संरचना

मान लीजिए एक उदाहरण में हमें यह समझना है कि बारिश (Rain) और ट्रैफिक (Traffic) सड़क पर दुर्घटनाओं (Accidents) को कैसे प्रभावित करते हैं। यह तीन variables का network होगा:

• Rain → Traffic → Accident

यहाँ Rain ट्रैफिक को प्रभावित करता है, और ट्रैफिक दुर्घटनाओं को प्रभावित करता है। इस network के आधार पर किसी भी घटना की संभावना Bayesian नियम से निकाली जा सकती है।

4️⃣ Joint Probability Distribution (JPD)

Bayesian Network किसी भी variable सेट के लिए Joint Probability को factorize करता है:

P(X₁, X₂, ..., Xₙ) = Π P(Xᵢ | Parents(Xᵢ))

इससे बड़े datasets में probability computation आसान और कुशल हो जाता है।

5️⃣ Bayesian Network के उपयोग

• Machine Learning में classification और prediction।
• Medical Diagnosis (जैसे रोग के लक्षणों के आधार पर रोग की संभावना)।
• Fraud Detection Systems।
• Risk Assessment Models।
• Decision Support Systems।

6️⃣ उदाहरण

मान लीजिए हमारे पास तीन variables हैं:

Variable	संभावना
Rain (R)	P(R) = 0.3
Traffic (T|R)	P(T|R) = 0.7, P(T|¬R) = 0.2
Accident (A|T)	P(A|T) = 0.6, P(A|¬T) = 0.1

अब यदि हमें Accident की संभावना चाहिए, तो:

P(A) = P(A|T)P(T|R)P(R) + P(A|¬T)P(¬T|¬R)P(¬R)

इस प्रकार हम complex probabilistic reasoning को सरल बना सकते हैं।

7️⃣ Bayesian Network की विशेषताएँ

• Graphical representation के कारण आसान visualization।
• Missing data को handle करने की क्षमता।
• Causal inference और decision-making में उपयोगी।
• Dynamic Bayesian Network (DBN) समय के साथ बदलते डेटा के लिए उपयुक्त।

8️⃣ सीमाएँ

• Structure learning computationally complex होता है।
• Large datasets के लिए probability calculation heavy हो सकती है।
• Prior knowledge आवश्यक होता है।

9️⃣ निष्कर्ष

Bayesian Network एक उन्नत probabilistic framework है जो variables के बीच dependencies को मॉडल करता है और अनिश्चित परिस्थितियों में निर्णय लेने में सहायता करता है। यह डेटा एनालिटिक्स, Machine Learning और Artificial Intelligence में predictive reasoning के लिए अत्यंत उपयोगी उपकरण है।