r-我如何用bnlearn表示领域知识信息

Question

我正在学习使用R包bnlearn的动态贝叶斯网络模型。为此，我遵循这篇论文，他们以6层的形式施加了某些约束(论文中的表1(：

1   Gender, age at ALS onset    
2   Onset site, onset delta (start of the trial - onset)    
3   Riluzole intake, placebo/treatment  
4   Variables at time t-1   
5   Variables at time t, TSO    
6   Survival    

在本例中，由于gender和age位于顶层，它们不受Riluzole intake的影响，而是影响(或具有因果关系(Riluzole intake并最终影响survival。这保证了网络中的非循环性，也就是说，我们在变量之间没有无尾反馈回路。

我的问题是，我们如何使用R包bnlearn对这种先验知识进行建模。

Answer 1

您可以通过以下几种方式将领域知识或约束添加到结构学习中。

• 如果要使用领域知识指定网络结构和参数，可以使用custom.fit手动构建网络。

• 如果你想从数据中估计BN的结构，那么你可以对边缘方向施加约束；使用结构学习算法中的CCD_ 9和CCD_。

• 在结构学习中，先验可以放在边上(例如prior="cs"，其中">如果先验是cs，则贝塔是一个数据帧，其中列from、to和prob指定了一组弧的先验概率。假设其余弧的概率分布均匀。"(。还可以使用其他先验。