bnlearn项目教程

bnlearn项目教程

bnlearn Python package for Causal Discovery by learning the graphical structure of Bayesian networks. Structure Learning, Parameter Learning, Inferences, Sampling methods. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bn/bnlearn

1. 项目目录结构及介绍

bnlearn 是一个用于因果发现的Python包，通过学习贝叶斯网络的图形结构来进行参数学习、推理和采样方法。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

• blogs/: 包含与项目相关的博客文章。
• bnlearn/: 主包目录，包含所有与贝叶斯网络学习相关的模块和函数。
• docs/: 包含项目文档的源文件。
• info/: 包含项目信息文件。
• julia/: 可能包含与Julia语言相关的接口或示例。
• notebooks/: 包含Jupyter笔记本，用于演示和实验。
• papers/: 包含与项目相关的论文。
• .gitignore: 指定Git应该忽略的文件和目录。
• CITATION.cff: 包含项目的引用信息。
• LICENSE: 包含项目的许可证信息。
• MANIFEST.in: 包含项目打包时的文件列表。
• README.md: 项目的主描述文件，通常包含安装和使用说明。
• make_clean.sh: 可能是一个用于清理项目的脚本。
• pyproject.toml: 包含项目元数据和依赖关系的配置文件。
• requirements-dev.txt: 包含项目开发所需的依赖。
• requirements.txt: 包含项目运行所需的依赖。
• setup.py.old: 项目的旧版设置文件。

2. 项目的启动文件介绍

bnlearn 的启动通常是通过Python的包管理工具 pip 来安装的。在安装后，可以直接导入 bnlearn 包来使用其功能。以下是基本的启动步骤：

首先，创建一个新的Python环境（推荐使用Conda）：

conda create -n env_bnlearn python=3.10
conda activate env_bnlearn

然后，从PyPI安装 bnlearn：

pip install bnlearn

或者，从GitHub源代码安装：

pip install git+https://github.com/erdogant/bnlearn

安装完成后，可以在Python脚本或交互式环境中导入 bnlearn 并使用其提供的功能：

import bnlearn as bn

3. 项目的配置文件介绍

bnlearn 的配置主要是通过其API进行，而不是通过传统的配置文件。不过，以下是一些可能需要配置的方面：

• requirements.txt 或 pyproject.toml：这些文件包含了项目依赖的Python包，确保在安装时能够自动安装这些依赖。
• setup.py：如果是通过源代码安装，这个文件定义了项目的包信息，包括名称、版本、描述等。

项目的具体配置通常涉及到以下步骤：

1. 选择合适的结构学习方法，如 structure_learning 方法。
2. 配置结构学习的方法类型和评分类型，例如使用 methodtype 和 scoretype 参数。
3. 对于参数学习，需要有一个DAG（有向无环图）和相应的数据帧。
4. 使用 parameter_learning.fit 方法来根据数据和DAG估计参数。

这些配置通常在代码中直接进行，而不是在独立的配置文件中设置。

bnlearn Python package for Causal Discovery by learning the graphical structure of Bayesian networks. Structure Learning, Parameter Learning, Inferences, Sampling methods. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bn/bnlearn