使用bnlearn包从贝叶斯网络中删除节点

Question

我用bnlearn构建了一个网络，但是有些节点的另一个节点没有边缘，因此我想删除它们。 是否有命令从bn对象中删除特定节点？

Answer 1

bnlearn具有内置的arc操作 （也在此处提供文档）。 这些功能还具有检查图形中循环的好处，因为贝叶斯网络需要是非循环的（有向无环图或DAG），否则您将陷入无限循环并且无法计算条件概率。 还有一个check.illegal参数，用于在添加圆弧时检查是否再次违反了模型（请参见文档）。

但是，他们的例子不是很好，文档也不是。 这些操作会返回一个模型，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设置无向边缘，而set.arc设置有向边缘。

Answer 2

因此，我对此的尝试是使用modelstring函数。 获取字符串，删除我知道它没有任何弧/边的节点-我手动完成此操作，保存为新的修改后的字符串，然后使用命令model2network将字符串再次转换为网络。 这是命令序列：

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），而您只想从列表中删除几个节点，那将是可行的。

希望有帮助！

Answer 3

法比奥拉的回答对我有很大帮助。

这是一种执行此操作的方法，但无需手动更改模型字符串。

这是我第一次回答问题，因此，关于格式，请对我方便。

“ net”是我的网络，“ TARGET_NODE”是我要预测的节点（我将其包括在列表中，以确保不删除它），并“ 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]