基于 R 包 abn 的可加贝叶斯网络建模
机器学习
2019-11-21 v1 机器学习
统计方法学
摘要
R 包 abn 旨在将可加贝叶斯模型拟合到观测数据集上。它包含基于广义线性模型的贝叶斯或信息论表述来为贝叶斯网络评分的例程。它配备了精确搜索和贪婪搜索算法以选择最佳网络。它支持连续、离散和计数数据的混合，以及在结构层面输入先验知识。贝叶斯实现支持随机效应以控制单层聚类。在本文中，我们概述了该方法，并使用一个关于商品猪生产中呼吸道疾病的兽医数据集来说明该包的功能。
引用
@article{arxiv.1911.09006,
title = {Additive Bayesian Network Modelling with the R Package abn},
author = {Gilles Kratzer and Fraser Iain Lewis and Arianna Comin and Marta Pittavino and Reinhard Furrer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.09006},
year = {2019}
}
备注
37 pages, 14 figures and 2 tables