r - bnlearn 节点的错误尺寸

标签 r machine-learning bayesian-networks

我正在用 R 解决一个简单的问题。这是代码:

library(bnlearn)

dag <- model2network("[Location][Quality][Cost|Location:Quality][NoPeople|Location:Cost]")
plot(dag)

quality.values <- factor(c("Good", "Normal", "Bad"))
location.values <- factor(c("Good", "Bad"))
cost.values <- factor(c("High", "Low"))
nopeople.values <- factor(c("High", "Low"))

quality.prob <- array(c(0.3, 0.5, 0.2), dim = 3, dimnames = list(quality = quality.values))
location.prob <- array(c(0.6, 0.4), dim = 2, dimnames = list(location = location.values))
cost.prob <- array(c(0.8, 0.2, 0.6, 0.4, 0.1, 0.9, 0.6, 0.4, 0.6, 0.4, 0.05, 0.95), dim = c(2, 3, 2), dimnames = 
    list(cost = cost.values, quality = quality.values, location = location.values))
nopeople.prob <- array(c(0.6, 0.4, 0.8, 0.2, 0.1, 0.9, 0.6, 0.4), dim = c(2, 2, 2), dimnames = 
    list(NoPeople = nopeople.values, cost = cost.values, location = location.values))

condProbTable <- list(Location = location.prob, Quality = quality.prob, Cost = cost.prob, NoPeople = nopeople.prob)
bn <- custom.fit(dag, condProbTable)

除非当我尝试这样做时,我在 check.dnode.vs.spec(dist[[cpd]], old =fitting[[cpd]]$parents, 中得到一个 错误:节点成本尺寸错误 错误。我不确定我做错了什么。我对 R 还很陌生,所以任何帮助都会很棒。

作为引用,我正在尝试构建这个:

Bayesian network I'm trying to create

谢谢!

最佳答案

事实证明,这是一个大小写问题。这样做

dag <- model2network("[location][quality][cost|location:quality][nopeople|location:cost]")

将解决问题。

关于r - bnlearn 节点的错误尺寸,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34127885/

相关文章:

python-3.x - 使用 Python3.x 创建贝叶斯网络并学习参数

r - 从 R 列表中提取属性

Python TLearn - 损失太高

python - Python MLPClassifier值错误

machine-learning - 模型训练后的 Keras 预测

machine-learning - 对于这种情况,合适的机器学习算法是什么?

r - 降低R中的中缀运算符优先级?

r - 在 dplyr 过滤条件中混合函数和参数

r - R 中的 clusplot 期间出错

machine-learning - 贝叶斯学习中的版本空间到底是什么?