连续变量的贝叶斯网络答案

【问题标题】：Bayesian network for continuous variables连续变量的贝叶斯网络
【发布时间】：2021-11-13 11:26:40
【问题描述】：

我已经搜索并看到了一些关于此事的问题但没有答案（由于这些问题是在一年多前提出的，我希望有所改变）

我正在寻找一个库来从一个连续变量的文件中推断出贝叶斯网络，有没有任何人遇到过的简单\开箱即用的东西？例如，我尝试过 pyAgrum，但是当我运行时

pyAgrum.BNLearner(numdata).learnDAG()

我明白了

异常：[pyAgrum] 类型错误：无法对连续变量执行计数。不幸的是，以下变量是连续的：V0

已经尝试过 serval 库，但它们似乎都只适用于离散变量，希望提前提供一些帮助。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

主要问题是你想要什么样的模型来处理你的连续变量。

2- 你想假设一个线性高斯模型：你可以看看例如 bnlearn (https://haipengu.github.io/Rmd/GBN.html)

3- 你想学习更通用的连续模型吗：你可以看看学习 copula 贝叶斯网络的例如 otagrum (http://openturns.github.io/otagrum/master/)。

4-等

【讨论】：

这应该是一条评论。答案必须回答问题。指向资源的链接不是答案。
问题是找到一个库来从连续变量的文件中推断贝叶斯网络。答案提出了指向 3 个不同库的链接，以从连续数据中推断贝叶斯网络。
要求图书馆推荐的问题特别提到off-topic。您可以演示如何使用您建议的库之一执行 OP 想要的操作，这将是一个很好的答案，但“检查此库”不是答案。
我同意这个问题是题外话，但答案确实回答了“我正在寻找一个图书馆......”这个问题。我不同意应该将创建数据和说明包的示例添加到答案中，因为这也将是题外话，因为 SO 不是提供教程而是回答特定的编程问题。 ps 我没听说过 otaGrum，所以感谢您的提醒。