Я экспериментирую с байесовскими сетями в R и построил несколько сетей с помощью пакета bnlearn. Я могу использовать их, чтобы делать прогнозы для новых наблюдений с помощью predict(), однако я также хотел бы иметь апостериорное распределение по возможным классам. Есть ли способ получить эту информацию?
Похоже, что есть параметр prob, который делает это для реализации наивного байеса в пакете bnlearn, но не для сетей, оснащенных bn.fit.
Благодарен за любую помощь в этом.
См. документацию bnlearn. Функция предсказания реализует prob только для naive.bayes и TAN.
Короче говоря, потому что все другие методы не обязательно вычисляют апостериорные вероятности.
[bnlearn]::predict возвращает предсказанные значения для узла с учетом данных, указанных в data. В зависимости от значения метода предсказанные значения вычисляются следующим образом: a)родители b)bayes-lw При использовании байесовского-lw для прогнозирования выполняется моделирование взвешивания правдоподобия.
Надеюсь это поможет. :)
