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贝叶斯网络（Bayesian Network），也称为信念网络或决策网络，是一种概率图模型，用于表
示变量间的条件依赖关系。在 R 语言中，贝叶斯网络的分析可以通过多个包来实现，如
`bnlearn`、`gRain`等。本文将详细介绍如何在 R 语言中进行贝叶斯网络分析，包括数据准备、
模型构建、参数学习、模型评估和结果可视化。
## 贝叶斯网络的基本概念
贝叶斯网络是一种基于概率的图形模型，它由节点（代表随机变量）和有向边（代表变量间
的概率依赖关系）组成。每个节点都有一个条件概率表（CPT），描述了在给定父节点值的情
况下，该节点的概率分布。
## R 语言中的贝叶斯网络包
在 R 中，有几个流行的包用于贝叶斯网络分析：
- **bnlearn**：提供了贝叶斯网络的结构学习、参数学习和推理等功能。
- **gRain**：专注于大规模贝叶斯网络的学习和推理。
- **bnstruct**：提供了贝叶斯网络结构学习的方法。
## 数据准备
在进行贝叶斯网络分析之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、变量选择和数据转换
等。
**示例代码：**
```r
# 安装并加载 bnlearn 包
install.packages("bnlearn")
library(bnlearn)
# 假设我们有一份数据集
data <- data.frame(
A = sample(c("yes", "no"), 100, replace = TRUE),
B = sample(c("yes", "no"), 100, replace = TRUE),
C = sample(c("yes", "no"), 100, replace = TRUE)
)
```
## 模型构建
使用`bnlearn`包中的`bn.fit()`函数可以构建贝叶斯网络模型。首先需要定义网络结构，然后使
用数据来估计网络参数。
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