Bayesian Networks in R

资 源 简 介

Bayesian Networks in R

详 情 说 明

贝叶斯网络是一种用概率图模型表示变量间依赖关系的工具，它通过有向无环图(DAG)展现变量的因果关系。在R语言中，我们可以使用专门的包来构建和分析这类网络。

最常用的R包是bnlearn，它提供了完整的贝叶斯网络处理功能。构建网络通常包含三个步骤：首先确定网络结构，这可以通过专家知识或从数据中学习获得；然后估计网络参数，即计算各节点的条件概率分布；最后进行概率推理，回答各种条件概率查询。

贝叶斯网络在R中的典型应用包括医疗诊断、风险分析和决策支持系统等。其优势在于能够清晰地表达变量间的依赖关系，并处理不完整数据的情况。需要注意的是，随着变量数量的增加，网络的复杂度会急剧上升，这时需要考虑使用近似推理算法。