问题标签 [pomegranate]

我已经使用这个模块来训练贝叶斯网络。

我有这个csv：

II 有网络的边缘。我知道c1-> c3，c2-> c3，c2-> c4。

如何使用石榴构建贝叶斯网络？例如，我找到的所有文档（取自官方网站）：

如果概率未知，则无法建立状态 /i 如何做到这一点？

感谢您的帮助，我对这个话题很陌生。

我有一个由与标签相关联的二进制可观察变量序列组成的数据集，如下所示。

我正在尝试以这种方式训练 HMM

当我运行这个模型时，我得到了这个异常

异常被忽略：'pomegranate.hmm.HiddenMarkovModel._labeled_summarize' KeyError：3

我发现当没有观察到状态时会引发异常 - 3-。但是，状态3在我的标签中。有人能帮助我吗？谢谢

我试过 pip 安装 Pomegranate 几次，还下载并安装了 VisualStudio c++ Buildtools，版本 14.0.25420.1 。不幸的是，我在安装软件包时仍然遇到问题，如下面的代码所示。有人有什么建议可以正确安装吗？我正在运行 Python 3.6.3，并且我的 pip 已升级。由于限制，我不得不削减一些输出

我正在尝试绘制一个 HMM 模型，通过使用 Pomegranate 库来实现。

调用 plot 方法model.plot()调用以下错误：

我试图更改文件夹的 R/W 权限，但没有成功。有什么建议吗？我正在使用 Anaconda3 环境在 Windows 10 上工作。

我正在尝试执行以下代码

其中dataframe.csv包含一个 5627x11 的离散随机变量数据集。如果我运行这个数据集的一小部分，代码会运行，但是对于整个数据集，内核会重新启动，甚至不会启动函数BayesianNetwork.from_samples。在这种情况下可以做些什么来运行代码？还是模型有不能更改的限制？

在 scikit 学习高斯混合模型中，我们可以通过以下方式获得均值和协方差

但在石榴高斯混合模型的情况下，没有称为“协方差_”和“均值_”的属性 非常感谢您的宝贵时间。

我正在尝试创建自己的贝叶斯网络程序，以使用石榴对非常简单的法院裁决场景进行建模，这与 monty hall 问题非常相似，该问题已被充分记录为石榴贝叶斯网络的示例。我已经使节点作证（证人是否证明被告有罪）取决于节点是否可靠（证人是否可靠）和有罪（被告是否犯罪）。但是，当我尝试为节点分配某个值或信念时，为了查看其他节点的条件概率如何变化，使用信念 = predict_proba() 似乎没有将值分配给这些节点作为数组信念简单地返回每个变量的完整概率分布，就好像系统中的每个变量仍然未知一样。

这返回

什么时候应该返回

我想使用贝叶斯网络（pomegranatePython 库）比较不同国家/地区的破产公司概况。该类是一个二元变量（1=破产，0=活跃公司），其余是财务特征。

对于这两个国家，我得到了两个非常不同的 BN 结构，第一个国家的结构顶部为 Class，第二个国家的结构较低。

为什么会这样？如果 Class 不是父级，我如何比较国家之间的结构？

这是我绘制 BN 结构的代码：

我正在尝试使用流动代码对 20News 数据集进行聚类——它最多可以工作 30 个集群，但它上面的任何数量的集群都会产生 cast ufunc 类型错误。

它在n_componets=30 之前工作正常， 但我需要对n_componets=60进行集群操作。它似乎不能用于超过 30 个集群。

如果您解决了同样的问题，请告诉我。感谢您宝贵的时间。

As in the ScikitLearn GaussianMixture model, reg_covar=1e-06 adds Non-negative regularization to the diagonal of covariance, which ensures covariance matrices are positive definite.

How to set this kind of constraint to get positive definite covariance matrices in pomegranate MultivariateGaussianDistribution.

Thank you for your valuable time.