Un spécialiste doit choisir entre un modèle de Bayes naïf et un réseau bayésien complet. Les corrélations de Pearson entre les caractéristiques ont des valeurs absolues allant de 0,1 à 0,95. Quel modèle représente le mieux ces données ?

Un réseau bayésien complet est le meilleur choix car il peut modéliser les dépendances complexes entre les caractéristiques. Les corrélations de Pearson allant jusqu'à 0,95 indiquent une forte dépendance statistique entre les caractéristiques. Un modèle de Bayes naïf suppose que toutes les caractéristiques sont conditionnellement indépendantes étant donné la classe, ce qui est une simplification qui ne correspond pas aux données présentées. Ignorer ces dépendances réduirait la précision prédictive du modèle de Bayes naïf.