使用 bnlearn 包从贝叶斯网络中删除节点答案

【问题标题】：Drop node from a bayesian network with bnlearn package使用 bnlearn 包从贝叶斯网络中删除节点
【发布时间】：2017-03-29 06:30:48
【问题描述】：

我用 bnlearn 建立了一个网络，但是有一些节点没有到另一个节点的边缘，所以我想删除它们。是否有从 bn 对象中删除特定节点的命令？

【问题讨论】：

标签： r nodes bayesian-networks

【解决方案1】：

bnlearn 有内置的arc operations（文档也有here）就是为此而生的。这些函数还具有检查图中循环的好处，因为贝叶斯网络需要是无环的（有向无环图或 DAG），否则您会得到无限循环并且无法计算条件概率。还有一个check.illegal 参数，用于在添加弧时检查模型是否存在其他违规行为（请参阅文档）。

但是，他们的例子不是很好，文档也不是。这些操作返回一个模型，因此您必须用返回的模型覆盖旧模型。

data(learning.test)
# model ends up the same every time here, but may want
# to set random seed for reproducibility in other cases
set.seed(42)
model = tabu(learning.test)  # tabu is a better algo than hc I think
plot(model)

model <- set.arc(model, "A", "F")
plot(model)
model <- drop.arc(model, "A", "F")
plot(model)

set.edge 设置无向边，set.arc 设置有向边。

【讨论】：

【解决方案2】：

所以我的尝试是使用modelstring 函数。获取字符串，删除我知道它没有任何弧/边的节点 - 我手动执行此操作 - 保存到新的修改字符串，然后使用命令 model2network 再次将字符串转换为网络。以下是命令序列：

model.string <- modelstring(mymodel)
model.string
new.string <- "your string except the node you want to remove from the output above"
new.model <- model2network(new.string)

我想如果您总共没有很多节点（我有 22 个）并且您只想从列表中删除一些节点，这会起作用。

希望有帮助！

【讨论】：

【解决方案3】：

Fabiola 的回答对我帮助很大。

这是一种无需手动更改模型字符串的方法。

这是我第一次回答问题，所以请在格式方面放轻松。

“net”是我的网络，“TARGET_NODE”是我想要预测的节点（我将它包含在列表中以确保我不会删除它）和“uniq”我的数据集。

model.string <- modelstring(net)
final_nodes <- unique(c(unlist(list(net$arcs)), TARGET_NODE))
nodes_to_delete <- paste("\\[",setdiff(names(net$nodes), final_nodes),"]", sep = "")
for (i in 1:length(nodes_to_delete)) {model.string <- gsub(nodes_to_delete[i], "", model.string)}
net <- model2network(model.string)

cols <- c(match(final_nodes, names(uniq)))
uniq <- uniq[,cols]

【讨论】：

使用 bnlearn 内置的 drop.arc() 即可，见我的回答 here。