PyMC 건물 및

Question

문제 계산서 데이터에서 피팅 모델 :

나는 데이터 집합을 가지고 있고 그것에서 베이지안 네트워크를 배우고 싶습니다. PyMC 문서에서 설명한 것처럼 가정을하고 초기 모델을 만드는 데 사용할 수있는 데이터 세트에 대한 정보는 없습니다. 따라서 가정없이 데이터에서 모델을 직접 배우고 싶습니다.

배경

나는 PyMC (V2 & V3)의 문서를 읽을 수 있지만 나에게 주어진 데이터 샘플에서 모델을 배울 수있는 가능성을 제공합니다 어떤 방법을 찾을 수 없습니다 않았다. 제가 읽은 거의 모든 예에서, 저자는 모델을 구축하기위한 가정을 세우고 샘플을 모델에 적용했습니다. 관련

:

jmschrei 석류 프레임 워크는 복잡한 dataframe을 소비하는 방법 from_samples()을 제공합니다. 그게 내가 찾고 있었지만, sample() 메서드가 구현되지 않았습니다. 그러므로 나는 그의 틀에 넘어갈 수 없다.

그러나 pymc와 비슷한 방법이 있습니까?

Answer 1

Aloctavodia가 말했듯이, 당신은 가정에서 벗어날 수 없습니다. 필자는 PyMC에만 국한된 것은 아니라고 생각하며, 과학적 모델의 기반이기도합니다. 그러한 모델의 원리는 관측을 통해 추정 할 수있는 매개 변수를 정의한다는 것입니다. 가정이 없다는 것은 이상한 일입니다. 적어도 우리가 우주에 있다고 가정하지 않니? 또는 귀하의 데이터가 통계적으로 관련이 있습니까?

수학적 모델을 제안 할 수없는 경우. 나는 PyMC가 당신을 도울 수 있다고 생각하지 않습니다. 어쩌면 당신은 깊은 학습을 바라 볼 수 있습니다. 이게 도움이 되었으면 좋겠다