Question

如何找到贝叶斯信念网络变量之间的因果关系？

我理解的是，为了找到变量之间的因果关系，我需要构建贝叶斯信念网络。

我谷歌了一下，所有的例子都说它需要专业知识和足够的数据来构建BBN。

我已经看到Weka中有一个用于贝叶斯网络的API。但这对我来说太复杂了。 Weka中的一步一步程序是什么，以便我可以从数据集构建贝叶斯网络（数据集包含多个变量和目标变量）

我尝试使用以下代码

    BayesNet bn= new BayesNet();
    //bn.m_Instances=data;
    LocalScoreSearchAlgorithm sa= new LocalScoreSearchAlgorithm();
    String[] options = new String[1];
    options[0] = "-D";                                    
    bn.setOptions(options);
    //bn.m_Instances=data;
    bn.initStructure();
    bn.initCPTs();
    bn.buildStructure();

但它不起作用。我尝试了其他几种组合。但我没有建立一个网络。

我建立网络后如何找到变量之间的因果关系？怎么解读？

Answer 1

首先，从数据中学习的贝叶斯网络仅显示＆＃34;相关性＆＃34;在变量中，不是＆＃34;因果关系＆＃34;。例如，如果您有变量A，B，C和D，并且从数据中学习的网络有A和B作为C的父项，而C作为D的父项，则不一定意味着A和B导致C，或者C导致D.它只意味着它们是相关的。了解变量之间的因果关系需要专业知识。

在Weka中构建贝叶斯网络时，您可以简单地使用GUI。当您打开GUI时，单击＆＃34; Explorer＆＃34;，然后单击＆＃34;打开文件＆＃34;并选择您的文件（您的文件必须是arff格式）。然后继续＆＃34;分类＆＃34;标签。点击＆＃34;选择＆＃34;，然后选择＆＃34; weka / classifiers / bayes / BayesNet＆＃34;。然后点击＆＃34;开始＆＃34;并将创建网络。

如何在weka中使用贝叶斯网络找到变量之间的偶然关系？

1 个答案: