问题标签 [bnlearn]
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r - 如何让 r 运行 bnlearn mc-x2 测试？
我正在尝试在网络上执行 Pearson's X2 测试的两个版本。
这是我正在运行的代码：
x2 测试运行，但 mc-x2 测试停止。
我希望有人能帮助解决它。
r - Graphviz 正在绘制带有 misig 箭头和节点圆形框架的 DAG
我正在试验 bnlearn R 库及其 DAG。我也是 R 新手。
我在这里尝试了代码示例
但后来我得到了这张图！
bnlearn.com/examples/graphviz-plot/
它缺少箭头和圆圈...我该如何解决？
sessionInfo() 输出：
cluster-analysis - 贝叶斯网络分析中的聚类 (bnlearn)
每个人！我是这个网站的新手，所以如果我做错了或者我错误地搜索了这个问题并在另一个论坛中错过了它，请耐心等待。我目前是一名博士生，并试图扩大我的统计工具包。我正在尝试学习贝叶斯网络，此时特别是贝叶斯网络分析。我正在使用 R 包“bnlearn”并且对结构学习步骤没有任何问题。但是，我有理论上的理由相信我的数据可能是聚集的（按样本采集的站点），我不知道如何在我的分析中解释这一点（或者我什至需要在 BNA 中解释它吗？） bnlearn 手册，它谈到并行使用 R 包，但我不清楚这是否是我问题的实际答案，或者它是否有所不同。
有没有人做过类似的事情或有任何想法，如果需要，在 bnlearn 中如何实现？
r - 用 bnlearn 拟合无向贝叶斯网络
我使用 R 中的包学习了贝叶斯网络 (BN) 结构bnlearn。但是，对于我的一些 BN，我有无向边。
因此，当我想拟合 BN（即学习条件概率表 = CPT）时，我收到此错误消息，告诉我无法学习 CPT：
所以我的问题是：有没有办法强制结构被定向（我尝试了undirected结构学习算法的论点，但仍然存在无向边）？
干杯
r - 您如何正确解释 gRain - “querygrain” 函数结果？潜在的纠错
我正在使用贝叶斯网络。在学习了参数之后，我在使用 gRain 包中的 setEvidence 函数时遇到了一些麻烦。
数据： https ://drive.google.com/file/d/1Cmpz5efBQleb0edmavjWIois4e8Ui8xL/view?usp=sharing
如下图所示 Pakts473 的概率 | p44.42 与单独的 p44.42 的 CPT 相同。
我被要求讨论 p44.42 中有多少变化会影响 pakts473。如图所示解释结果，我会说 pakts473 不受影响。
如果您了解这些内容，我将不胜感激您就如何解释这些结果或某处是否确实存在错误提供反馈。
r - 贝叶斯网络 'catnet' 包 cnPlot 返回 null
我第一次使用贝叶斯网络，我在 R 中使用 Catnet 包。原因是我的数据充满了分类变量和很多缺失的数据。我尝试了在 StackOverflow 其他地方发布的简单示例，只是为了了解它是如何工作的。虽然它能够产生网络中每个节点的条件概率，但我无法以图形方式可视化网络以便于理解。cnPlot(catNetwork)只是返回null 。我想知道是否有使用 CatNet 经验的人可以指出我的方法存在的问题。谢谢。
创建一个猫网络：
设置经验概率
绘制网络
该图最终返回空值。我还导入了 igraph 库。不知道发生了什么。
对于一个可重现的示例，我尝试了与此线程中相同的方法：
代码示例如下：
cnProb 的输出为：
但是在尝试绘制时，
它返回，
r - 解释 catnetwork 对象的“catnet”包的 cnProb 输出
我是贝叶斯网络的新手。我正在尝试在 R 中使用 catnet 包，但是，我很难理解 cnProb() 函数的输出。例如，这是一个新的 catnetwork 对象：
这应该会导致这样的网络，对吧？我假设 parents = 参数在这里意味着节点 X 是...的父节点
但是，当对这个 catnet 对象执行 cnProb() 时，它会返回以下内容：
这似乎与网络图完全相反。根据文档，cnprob：
返回由 catNetwork 对象的哪个参数指定的节点的条件概率列表。节点概率以下列格式报告。首先，给出节点名称及其父节点，然后给出与父类别（放在括号中）和节点类别的所有组合相对应的概率值列表。例如，具有两个父节点的节点的条件概率，即节点及其父节点都具有三个类别，由 27 个值给出，每个值对应于 3 3 3 组合。
我想知道我们如何准确地解释 cnProb 的输出？还是我对cnNew的父母参数的解释错误。任何信息都会有所帮助。
r - 在绘制校准图、查找 brier 分数和绘制贝叶斯网络的分布时需要帮助
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：
logging - 在 bnlearn 中计算对数似然
我使用库创建了一个贝叶斯网络模型bnlearn。我想计算log-likelihood模型的。你能告诉我我该怎么做吗？创建模型的示例代码：
r - bn.fit INTEGER() 只能应用于“整数”，不能应用于“双精度”
我正在尝试使用混合模型训练贝叶斯网络。
爬山算法运行良好。但是，当我尝试拟合数据时，它失败了
INTEGER() 只能应用于“整数”，不能应用于“双精度”
这是我的str(df)输出：
这是一个学习网络：
并链接到数据集https://1drv.ms/u/s!AjYX1QIwxaySkngPNn6nvcmL5L0g?e=chehjR