隠れノード・アナライザー

隠れノード・アナライザーは，ベイジアンネットワーク内の（隠れ）離散確率ノードのステートの最良の数をデータ集合から決定するウィザードです．隠れノード・アナライザーは3つのステップを持ちます：

以下に各ステップを説明します．

データ・ファイルの読み込み

どのような分析を実行するにも，ウィザードはまずケースの集合を必要とします．ケースは，hugin データ・ファイルを読み込むか，データベースに接続してインポートできます．データをインポートするには，"データ・ソース"ボタンをクリックしてください．

ケースの集合をインポートすると，データ・ソース・パネルが，インポートされたケースの表を表示します（図 １）．インポートされたすべてのケースを破棄するには， "データ・クリア"ボタンをクリックします．

図 1: データ・ソース・パネル．ケースの集合がインポートされたところ．

パラメータの設定

隠れノード・アナライザーは，隠れノードのステート数を同定するために使用できます．データ集合中にそのノードでのオブザベーションを含むケースがないなら，そのノードは隠れています．

隠れノードのステート数を同定するには，図2に示すように，隠れノード，ステートの最小数，ステートの最大数，そして隠れノードの条件つき確率表（CPT)がランダム化（デフォルト・オプション）されるべきかを指定します．

図 2: セットアップ・パネル.

隠れノード・アナライザーは，離散確率ノードのみをサポートします．

分析

隠れノード・アナライザーは，ユーザーが選択した最小から最大により，隠れノードの可能なステート空間にわたって繰り返します．初期ネットワーク，すなわち，ウィザードが開かれたときのネットワークのステートから，各繰り返しでEM 学習演算が実行されます．ランダム化のオプション（デフォルト）が選択されると，隠れノードの条件つき確率表がランダム化されます． 各繰り返しについて， AIC, BIC および対数尤度が表示されます．

分析を実行するには，ネットワークがコンパイルされていなければならず，EM学習演算は考慮される各ステートについて実行されることに注意してください．これは長い実行時間になる場合があります．

図 3 は，事例のネットワークとデータ集合での隠れノード・アナライザーの実行結果を示します．

図 3: 実行パネル.

隠れノードの可能な各ステート空間サイズについて，隠れノード・アナライザーは，各最適化スコアの値をレポートします．選択されｔ最適化スコアについて，最高スコアのステート・サイズが，最後の行に示されます．これは，ユーザーが最高のスコアを生み出すステートの数を同定する助けとなります．

ユーザーは，最高スコアのステート空間サイズに関する設定を適用することを選べます．これは，最高スコアを生み出すEM学習の繰り返しの結果からネットワーク内のノードの条件つき確率表などを更新し，隠れノードのステート数の設定を含む元のモデルを更新します．経験を持つノードの条件つき確率表のみが更新されます．