问基于OpenMarkov的未识别贝叶斯网络
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Data Science用户

提问于 2018-11-27 15:35:28

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我下载了开放马尔可夫软件 for probabilistic graphical models并在mtcars数据集上试用了它。

mtcars.csv数据如下所示：

在OpenMarkov GUI中，我访问了Tools > Learning并加载了mtcars.csv数据集。然后，我调整了preprocessing设置，使Discretize对所有变量都具有Equal width intervals。

然后我选择了Hill Climbing算法(默认)和Automatic learning选项。在学习方面，结果如下：

我的问题是这个数字究竟代表甚麽？它是代表Bayesian network还是其他类型的probabilistic graphical models？此外，箭头是否意味着hp影响cyl和carb；cyl反过来影响disp和carb等等？

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发布于 2019-02-25 16:04:23

首先，我不认识OpenMarkov。无论如何，它的网站特别关注贝叶斯网络( Bayesian )的学习。因此，我假设您的数字代表一个Bayes网，是的。从语法上讲，它也是一个有向无圈图。

箭头(边)表示数据中观察到的影响(条件依赖性)。例如，carb的条件概率分布P(carb _ hp，cyl，disp)由hp，cyl，disp的值定义。然而，箭头并不一定代表因果关系。

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原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/41747

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