Байесовский вывод в R bnlearn, значения искомых дуг, модель в белом списке
Я использую Rstudio с установленным пакетом bnlearn.
Я хочу, чтобы влияние различных родительских узлов на детей (с доверительными интервалами, если это возможно).
Я имею:
мой набор данных, состоящий из факторов (25 переменных, 200 случаев).
мой белый список всех законных связей между узлами (60 дуг).
Моя проблема: когда я запускаю следующий код:
w<-rsmax2(fac, whitelist = arcs, blacklist = NULL, maximize = "hc",
test = NULL, score = NULL, alpha = 0.05, B = NULL,
optimized = TRUE, strict = FALSE, debug = TRUE)
мой компьютер будет зависать из-за слишком малой памяти (он создает около 7 гигабайт памяти, пока мой компьютер не сдастся). Однако, если я опущу свой белый список, он будет работать нормально.
Так:
Насколько я знаю, обнаружение взаимодействий с ограничениями (arcs.csv) должно использовать меньше памяти, чем без. Это оказывается ложным. Я что-то здесь упускаю?
Я абсолютно не заинтересован в том, чтобы bnlearn предлагал мне модель, я знаю, как она должна выглядеть. Я просто хочу, чтобы зависимости вычислялись с помощью p-значений (и доверительных интервалов) между узлами. Я даже использую правильный инструмент?