我需要你的帮助。所以，这里是这个的代码。数据来自 Facebook 社交连接指数 (SCI)，我正在尝试预测区域之间的 SCI。因此，到目前为止，我已经使用 R 中的库 bnlearn 创建了贝叶斯网络模型，并且还从一个特征（总体）中学习了先验概率。我需要帮助绘制校准图、概率分布图、brier 分数图等。但是，我不知道如何继续，因为 bn.pred 有四个级别（因为我对数据使用了离散化间隔（用于将连续变量转换为分类变量））并且无论我试图将它与测试数据进行比较，我遇到一些错误，我也不会去任何地方。我将不胜感激。
这是代码：
# load the relevant libraries
library(bnlearn)
library(compiler)
# load the dataset
net = tabu(train)
bn = bn.fit(net, train)
write.net("C:\\Users\\rukmani\\Downloads\\10.net", bn)
nationprob = sumnations / sumallnations
cpt = coef(bn[["UserLocation"]])
cpt[1:length(EUROPE)] = nationprob
bn[["UserLocation"]] = cpt
cpt = coef(bn[["FriendsLocation"]])
cpt[1:length(EUROPE)] = nationprob
bn[["FriendsLocation"]] = cpt
write.net("smallmod.net", bn)
bn.pred = predict(bn, node = "scaledsci", data = test, prob = TRUE)
tabl1 = table(bn.pred, test[, "scaledsci"])
mn = plot(mean(bn.pred == test$scaledsci))
