Las redes bayesianas (Bayesian Networks) son modelos gráficos probabilísticos que representan un conjunto de variables aleatorias mediante un grafo dirigido acíclico (DAG) y factorizar su distribución conjunta de probabilidad.
Formalmente, definen la distribución como el producto de las probabilidades condicionales de cada variable dado sus padres en el grafo.
La estructura de la red codifica supuestos de independencia que permiten una inferencia y aprendizaje probabilístico eficientes.
Las redes bayesianas se utilizan tanto para diagnóstico, pronóstico como para soporte en la toma de decisiones y permiten calcular probabilidades posteriores ante observaciones.
Definición:
Una red bayesiana es un modelo probabilístico que representa una distribución conjunta de probabilidad sobre un conjunto de variables mediante un grafo dirigido acíclico, donde la distribución se descompone como el producto de las probabilidades condicionales de cada variable dado sus factores padres.
Fuente:
Jensen, F. V. (2001). Bayesian Networks and Decision Graphs. Springer.