Question

我尝试在＆＃34; bnlearn＆＃34;中使用structural.em时遇到错误包这是代码：

cut.learn<- structural.em(cut.df, maximize = "hc", 
+               maximize.args = "restart",
+               fit="mle", fit.args = list(),
+               impute = "parents", impute.args = list(), return.all = FALSE,
+               max.iter = 5, debug = FALSE)

check.data出错（x，allow.levels = TRUE，allow.missing = TRUE， warn.if.no.missing = TRUE，：至少有一个变量没有被观察到值。

有没有人遇到同样的问题，请告诉我如何修复它。谢谢。

Answer 1

我正在使用structural.em。我目前正在使用python接口来bnlearn，我称之为pybnl。我还遇到了您以上提到的问题。

这是一个Jupyter笔记本，展示了如何使用python marks中的StructuralEM。

第135页上的slides-bnshort.pdf，“重述了MARKS示例”中对此进行了介绍。

您必须手动创建带有初始估算的数据框的初始拟合，然后像这样提供对structural.em的参数（ldmarks是潜在离散标记数据框，其中LAT列仅包含丢失/ NA值）：

library(bnlearn)
data('marks')
dmarks = discretize(marks, breaks = 2, method = "interval")
ldmarks = data.frame(dmarks, LAT = factor(rep(NA, nrow(dmarks)), levels = c("A", "B")))

imputed = ldmarks
# Randomly set values of the unobserved variable in the imputed data.frame
imputed$LAT = sample(factor(c("A", "B")), nrow(dmarks2), replace = TRUE)

# Fit the parameters over an empty graph
dag = empty.graph(nodes = names(ldmarks))
fitted = bn.fit(dag, imputed)
# Although we've set imputed values randomly, nonetheless override them with a uniform distribution
fitted$LAT = array(c(0.5, 0.5), dim = 2, dimnames = list(c("A", "B")))

# Use whitelist to enforce arcs from the latent node to all others
r = structural.em(ldmarks, fit = "bayes", impute="bayes-lw", start=fitted, maximize.args=list(whitelist = data.frame(from = "LAT", to = names(dmarks))), return.all = TRUE)

您必须使用bnlearn 4.4-20180620或更高版本，因为它可以修复底层估算函数中的错误。

结构化中的bnlearn错误

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