如何使用WEKA API學習貝葉斯網絡（結構+參數）？

有誰知道使用WEKA API從數據中學習貝葉斯網絡的「正確」過程嗎？我無法在WEKA文檔中找到好的說明。如何使用WEKA API學習貝葉斯網絡（結構+參數）？

基於文檔和每個功能是「應該」做什麼，我想這會工作：

Instances ins = DataSource.read(filename); 
ins.setClassIndex(0); 

K2 learner = new K2(); 

MultiNomialBMAEstimator estimator = new MultiNomialBMAEstimator(); 
estimator.setUseK2Prior(true); 

EditableBayesNet bn = new EditableBayesNet(ins); 
bn.initStructure(); 

learner.buildStructure(bn, ins); 
estimator.estimateCPTs(bn);

但事實並非如此。我試過這個和其他的變化，我不斷得到ArrayIndexOutOfBoundsException或NullPointerException WEKA代碼內的某個地方，所以我錯過了什麼？

來源

2011-05-26 trutheality

我一直在尋找資源開始使用貝葉斯網絡。將看看你提到的WEKA API。 – r3st0r3 2011-05-26 19:25:56

WEKA GUI本身是否使用API？如果是這樣，你可以用它作爲例子。你也可以看一看源代碼，看看它是否有意義。 – 2011-05-26 19:45:39

它適合我。我試着用下面的一組數據：

@relation test 

@attribute x {0,1} 
@attribute y {0,1,2} 
@attribute z {0,1} 

@data 
0,1,0 
1,0,1 
1,1,1 
1,2,1 
0,0,0

讓我提及的是，當你的目標屬性不是標稱的例外預期（如數字）。當所有的屬性都是標稱的時，貝葉斯網絡會更好地工作。如果您將目標屬性更改爲數字，您將獲得NullPointerException或ArrayIndexOutOfBoundsException。特別是，這個例外是拋出在線：

EditableBayesNet bn = new EditableBayesNet(ins);

你應該先離散你的目標類。

來源

2011-05-26 20:44:11

我不知道以前有什麼不對，但現在也適用於我。 – trutheality 2011-05-26 21:32:29

如何使用WEKA API學習貝葉斯網絡（結構+參數）？

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