如何使用 bnlearn 的模型数据结构设置数据集中的级别？

Question

我正在尝试使用 R 中 bnlearn 包中的模型进行分类器预测，但是对于某些数据集，某些变量值（级别）很少见，这意味着测试数据分区可能没有所有的数据文件中表示的变量的值。

在此类数据集上使用 bn 模型进行 predict() 时，会返回类似以下的错误消息：

：在 check.data(data) 中：变量 V3 具有未观察到的水平 在数据中。

我想重置模型中的级别，类似于这里的方法：

Error in bn.fit predict function in bnlear R

但我无法访问原始数据，只能访问模型。

那么，如何从bn数据结构中获取层数来设置要预测的数据集中的层数呢？

Answer 1

答案是问题问错了。在对代码进行了相当多的研究之后，答案在于函数 check.data，用于验证学习和预测阶段的数据，在这种情况下，这是没有意义的。正确答案是修改 bnlearn 以消除此 bug。