问题标签 [bnlearn]

我正在使用 R 中的 bnlearn 包来训练贝叶斯网络。我对以下代码有问题（稍微修改了 bnlearn 示例代码）：

此代码引发错误：

总结期间出错：无法将类型“闭包”强制转换为“字符”类型的向量

但是，如果 str 和 str2 在函数 myfuncBN() 之外定义，则它可以工作。有谁知道这是什么原因？

我试图用函数 iamb(x) 和 gs(x) 创建贝叶斯网络。但它显示“check.data(x) 中的错误：变量 MFYield 必须至少有两个级别。”

这是我的代码，

bn[sapply(bn, is.character)] <- lapply(bn[sapply(bn, is.character)], as.factor)

这是我的数据“bn”的样本：

str(bn)

Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 59 obs. of 42 variables: $ MFYield : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 ... $ MWtA : Factor w/ 2 levels "0","1": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... $ MWtT : Factor w/ 2 levels "0","1": 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 ... $ MClb : Factor w/ 2 levels "0","1": 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 ... $ MPS : Factor w/ 2 levels "0","1": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... $ MTwU : Factor w/ 2 levels "0","1": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... $ MTwD : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 ... $ MTwDAgent: Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 ...

当我尝试创建网络时，错误从这里开始。check.data(x) 中的错误：变量 MFYield 必须至少有两个级别。

我不确定是因为我的数据是 tibble 吗？小标题：59 x 42 当我检查时，它说：

[1] 0

[1] “tbl_df” “tbl” “data.frame”

[1] 对

所以，我认为我的数据已经是一个因素，但 R 无法检测到它已经有两个级别。我不明白，为什么？

我该如何解决？我是 R 的新手，请帮助我度过难关。

谢谢你。

我有一个数据框，所有列都采用离散格式。我应用以下代码使用 bnlearn 包生成 BN。但是我得到这个错误，说“分数'bic'可能只用于离散数据”，而我的数据基本上是离散的！这是我的数据示例：

这就是我运行的：

我不明白为什么我的数据不被视为离散的？

我在这里想念什么？我已经清理了工作区并重新启动了会话。这是我似乎引起麻烦的代码部分。我正在尝试从强度对象平均贝叶斯网络弧强度，然后保存该平均图的所有节点，然后计算相关节点，保存为字符串向量：

然后我得到这个错误：

这是我的相关节点：

当我检查引发此错误消息的地方的源代码时，我找到了 if 语句 ( Link )

并运行它：

结果是

有人有想法吗？我对 R 比较陌生，但仍然发现自己正在学习=和<-昨天的区别，所以请不要对我太苛刻。

我正在使用 R 中的 bnlearn 包来构建一个使用数据和专家知识的定制拟合离散贝叶斯网络。http://www.bnlearn.com/examples/custom/

这需要使用 bn.fit() 创建一个 bn.fit 对象并修改感兴趣节点的局部分布。对于离散贝叶斯网络（或条件高斯网络中的离散节点），可以使用 coef() 从 bn.fit 对象中提取条件概率表，对其进行更新和重新保存。

我想通过索引bn.fit对象来更新大量节点，即

鉴于 [[ 和 $ 运算符之间的等价性，任何人都可以解释为什么会这样以及可能的解决方法。

谢谢

基于给定的网络结构，我为六个二进制变量（x1 到 x6）创建了一个包含 100 个实例的数据框。因此，它是一个 100 x 6 的 0/1 值数据帧，存储在变量“input_params”中。使用语句创建了一个空图：

library(bnlearn) bn_graph = empty.graph(names(input_params))

但是当我尝试在网络中使用上述参数（'input_params'）

bn_nw <- bn.fit(bn_graph, input_params)

我收到一条错误消息
Error in data.type(x) : variable x1 is not supported in bnlearn (type: integer).

我应该做什么样的数据类型转换来避免这个错误？现在它的值是 0 或 1。

尝试在“bnlearn”包中使用结构性.em 时出现错误这是代码：

check.data(x, allow.levels = TRUE, allow.missing = TRUE, warn.if.no.missing = TRUE, : 至少一个变量没有观察值。

有没有人遇到同样的问题，请告诉我如何解决它。谢谢你。

我正在尝试自定义bnlearn使用RGraphviz. 当我有无向边时，RGraphviz当我尝试自定义图形的外观时，将它们变成两个方向的有向边。

一个可重现的例子可能是：

图表未自定义：

到目前为止，一切都很好。但如果我尝试自定义它：

自定义图表

无向边被变换。

即使我只使用 plot(g1)，我也会遇到这个问题。问题是这（保存 g1 然后使用绘图）似乎改变了图形的外观。

查看http://www.bnlearn.com/documentation/man/arcops.html，删除弧的方法是使用该drop.arcs函数。

它似乎并没有放弃它

但在调试日志中，它似乎有效。

这是一个问题R3.4.3吗？如何在检查循环时使用弧操作？我总是可以更换res$arcs桌子，但我希望能够检查周期。

使用 bnlearn 包，我可以通过将我的数据集作为参数传递来学习 BN 的结构，例如：

bn1 <- blnearn :: hc（数据集）

或者我必须通过一些边缘作为先验知识，例如：

wl = data.frame (from = c ("A", "B"), to = c ("B", "C")) bn1 <- blnearn :: hc (datase, whitelist = wl)

我的意思是 bnlearn 算法只能从数据中学习结构，或者总是需要一些先验知识的帮助。