Почему классификатор на основе нейронной сети лучше, чем байесовская сеть?

Question

Я пытаюсь найти хороший подход к классификации для моей проблемы классификации нескольких записей о клиентах с отсутствующими, усеченными или неправильными значениями данных по разным категориям клиентов, т. Е. Классифицировать одну или несколько записей о клиентах и ​​посмотреть, принадлежит ли он одному и тому же клиенту или другому клиенту. Почему я должен использовать нейронную сеть для этого, а не байесовскую сеть? Мой профессор сказал, что нейронная сеть - лучший подход к ней.

Answer 1

Это очень сильно зависит от типа данных, которые вы пытаетесь классифицировать. Нейронные сети обычно хороши для непрерывных данных, тогда как байесовские сети, как правило, лучше работают с дискретными данными. Конечно, непрерывные данные можно скрыть, помещая их в корзины, но это еще один уровень сложности, который вам может не понадобиться.

Оба подхода (теоретически) хорошо справляются с отсутствующими, усеченными и неверными данными.

Я бы предложил вам спросить своего профессора , почему они думают, что нейронная сеть будет лучшим подходом.