我有一个使用 pymc 2.3 创建的贝叶斯网络 (DAG) 模型。其中的所有变量都是伯努利随机变量。当我在采样之前调用它的 MAP.fit() 方法时，我的所有随机变量都会收到以下警告：
value is neither numerical nor array with floating-point dtype. Recommend fitting method fmin (default)
从 pymc 的 github 存储库中，如果随机变量的基础类型不是浮点数，似乎会打印此警告。对于伯努利 RV，类型是（并且应该是）布尔型。
这是否意味着 MAP 步骤会产生不稳定的结果？