Parallel Adaptive Multi-Objective Evolutionary Learning of Discretized Bayesian Network Classifiers for Clinical Data

En 3 lignesBaymex, algorithme évolutionnaire multi-objectif, apprend des réseaux bayésiens discrets pour la classification clinique. Parallélisé sur 16 cœurs (speedup 54×), il optimise cross-entropy et complexité BIC. Sur données réelles (RADCURE, SUPPORT), il égale ou surpasse arbres de décision, régression logistique et forêts aléatoires, tout en produisant modèles interprétables.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain