我有一个包含1000行和10列以及s / n值的数据集。 数据负责人:
>head(datos)
lluvia nieve granizo tormenta niebla rocio escarcha nieveSuelo neblina viento
1 s n n n n n n n n s
2 s n n n n n n n n s
3 s n n s n n n n n s
4 s n n n n n n n n s
5 s n s s n n n n n s
6 s n s s n n n n n s
这是贝叶斯网络,学习了很高的学习成绩:
>library(bnlearn)
>myHc <- hc(datos)
这是贝叶斯网络,学习了很高的攀爬(有限制):
>whitelist <- matrix(c("viento", "lluvia","tormenta","granizo","nieve","nieveSuelo"),
ncol = 2, dimnames = list(NULL, c("from", "to")))
>blacklist <- matrix(c("neblina", "granizo","granizo","neblina","niebla","tormenta","tormenta","niebla"),
ncol = 2, byrow = TRUE, dimnames = list(NULL, c("from", "to")))
>learn_hc <- hc(datos, whitelist = whitelist, blacklist = blacklist)
我需要估算通过爬山获得的得分分散有无限制,在我的数据集上使用留一法。
我不知道如何在指定数据集上使用贝叶斯网络进行LOOCV
感谢您的帮助。
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