Question

我以无人监督的方式使用BayesNet和SimpleEstimator并寻找网络的联合分布。我知道通过使用以下内容：

BayesNet bn=new BayesNet();
...
SimpleEstimator sbne = new SimpleEstimator();
sbne.estimateCPTs(bn);
...
distributionForInstance(bn,testingsource.instance( i ))

我们将得到例如i的类索引的条件概率表（CPT）。但是，我不知道如何获得每个其他节点的（CPT）（除了类索引）。

一种方法是递归更改类索引并再次调用此函数，但这样效率非常低。

如果您帮我检索每个其他节点的估计CPT，我将非常感激。

Answer 1

在BayesNet类上尝试getProbability方法。这就是我的工作。

for(int i = 0; i < bnet.getCardinality(nodeIndex); i++)
      {
        System.out.print(bnet.getNodeValue(nodeIndex, i) + " = " + bnet.getProbability(nodeIndex, row, i) + " ");
      }

其中row为0＆lt; = row＆lt; bnet.getParentCardinality（）和行的每个值对应父父输出符号的单个组合。

因此，如果您的节点有2个父节点，并且每个父节点输出2个符号，那么您将得到0＆lt; = row＆lt; 4（2个父母x 2个符号）

row = 0对应于索引0处的组合0,0 //符号值（对于索引为0的父项，符号值为0处，对于索引为1的父项）

row = 1对应于组合0,1

row = 2对应于父0的索引1处的组合1,0 //符号值，依此类推。

row = 3对应于组合1,1

以下是示例输出

-----节点--------------

姓名：TuberculosisOrCancer父母：2：LungCancer Tuberculosis

节点可以采用的值的数量：2

[0] =是//索引和值

[1] = no //索引和值

发行---

当LungCancer =是，结核病=否

是= 0.9990990990990991否= 9.009009009009009E-4

当LungCancer =是，结核病=是

是= 0.9444444444444444否= 0.05555555555555555

当LungCancer = no时，结核病=否

是= 5.3475935828877E-5否= 0.9999465240641712

当LungCancer = no时，结核=是

是= 0.9944444444444445否= 0.005555555555555556

WEKA：如何获得BayesNet中每个节点的CPT值？

1 个答案: