R bnlearn程序包错误重新分配条件概率

Question

我使用R中的程序包bnlearn使用数据和专家知识来构造定制拟合离散贝叶斯网络。 http://www.bnlearn.com/examples/custom/

这需要使用bn.fit（）创建一个bn.fit对象并修改感兴趣节点的局部分布。对于离散贝叶斯网络（或条件高斯网络中的离散节点），可以使用coef（）从bn.fit对象中提取条件概率表，并进行更新并重新保存。

library(bnlearn) 
dag = model2network("[A][C][F][B|A][D|A:C][E|B:F]") #creates a network 
fitted <- bn.fit(dag, learning.test) #(determines conditional probability 
given data in learning.test) 
fitted[[3]] #CP for node [C] as example, fitted$C also works 
cpt <- coef(fitted[[3]]) #extract coefficients from table 
cpt[1:length(cpt)] = c(0.50, 0.25, 0.25) #new CPs 
fitted$C<-cpt #assign new CPs to joint CP table 
fitted$C#Works 

Parameters of node C (multinomial distribution) 

Conditional probability table: 
a b c 
0.50 0.25 0.25 

我想通过索引bn.fit对象更新大量节点，即

fitted[[3]][[4]][1:3]<-cpt #returns error 
fitted[[3]][[4]]<-cpt  #returns error 

Error in check.nodes(name, x) : 
nodes must be a vector of character strings, the labels of the nodes. 

鉴于[和$运营商之间的对等，任何人都可以解释为什么是这样的案件和潜在的工作。

identical(fitted$C,fitted[[3]]) 
TRUE 

感谢

Answer 1

由于您的示例显示了对象相同的最后一行，它表明，对$<-和[[<-调度方法可能不同，或者没有真正定义，但是，这并不完全是什么发生在这里。

行fitted$C<-cpt的相关功能是bnlearn:::'$<-.bn.fit'。看看这个代码导致 bnlearn:::'[[<-.bn.fit'。因此，为[[和$定义了方法。 再次查看代码，导致bnlearn:::check.nodes，并且最后一个函数的快速读取表明您需要将character传递给bnlearn:::'[[<-.bn.fit'的参数name，并且它需要位于图中的一组节点名称中。因此，为什么fitted[[3]] <- cpt，和fitted[[3]][[4]]<-cpt，以及其他迭代不工作（因为你逝去的3，这既不是character，也不是一个节点名。

作为替代方案，如果你能稍微改变你的工作流程，你可以使用fitted[["C"]] <- cpt ，如果你想通过索引传递，你可以通过索引提取cpd节点的名字