bayesian-networks - Pomegranate 中的贝叶斯网络：ValueError：样本与模型的维数不同

Question

我正在尝试使用 Pomegranate 包在 python 中建模贝叶斯网络。网络应该从数据中学习。所以我正在使用 .from_samples 方法。但是我在使用 .predict_proba() 方法时遇到了问题，它给了我错误。

这就是我构建模型的方式：

model = BayesianNetwork.from_samples(X_train, algorithm='chow-liu')

这就是我做预测的方式：

model.predict_proba(X_train)

这是我得到的错误：

ValueError：样本的维数与模型的维数不同。您的帮助将不胜感激。

Answer 1

您应该使用 predict() 方法来预测无值节点的状态。

查看文档以获取更多详细信息。此外，在存储库中，您可以找到一些对您有帮助的有趣教程。

Answer 2

请在您传递的样本周围添加 []

Answer 3

我得到了答案：你应该在调用 from_samples 方法时定义你的 state_names。

另一个问题是我们如何使用这个模型进行分类？