bayesian-networks - 在 python 中使用 BNLEARN 包的贝叶斯网络
问题描述
我们可以使用python中的bnlearn包为7个连续变量创建一个贝叶斯网络(如果变量是分类的,我可以创建一个BN模型)?如果是这样,请您指导我参考任何参考或示例。
解决方案
目前 bnlearn 只能用于离散/分类建模。
不过,有可能对您的数据进行建模。例如,您可以使用领域/专家知识或更多数据驱动的阈值来离散化您的变量。比方说,如果您有温度,您可以将温度 < 0 标记为冰点,将 >0 标记为正常。或许多较小的类别。示例可以在bnlearn 文档页面上找到
如果您正在寻找指南,请尝试此中型博客
推荐阅读
- javascript - HTML5 websocket 客户端未检测到意外的服务器断开连接
- python - 我在 text_classification_rnn 的 Google tensorflow2.0 教程中遇到了一个令人惊讶的错误
- c# - 运算符逻辑与与内联如果其他不兼容
- rpm - RPM 规范在帖子中使用前缀
- junit - 使用 MiniSolrCloudCluster 创建集群时出错
- android - 不自动显示软键盘
- python - Django 1.11 - 将时区为 2018-01-01T00:00:00+03:00 的日期时间字符串转换为用于查询集的日期时间对象
- android - 如何从 Flutter 中的 mapbox 获取当前位置
- pascal - 将具有整数值和字符索引的数组传递给 Pascal 中的函数
- python - 在布尔字段上查询 JSON 列