R语言代码混合贝叶斯网络

在R语言中，可以使用`bnlearn`包来构建和分析混合贝叶斯网络模型。下面是一个简单的示例代码：

library(bnlearn)

# 创建数据框
data <- data.frame(
  A = rbinom(100, 1, 0.5),
  B = rnorm(100),
  C = sample(c("X", "Y", "Z"), 100, replace = TRUE),
  D = rpois(100, 1)
)

# 创建节点和边
nodes <- c("A", "B", "C", "D")
edges <- matrix(c(
  "A", "B",
  "C", "B",
  "D", "B",
  "A", "D"
), ncol = 2, byrow = TRUE)

# 创建混合贝叶斯网络模型
model <- hc(
  data, 
  whitelist = edges, 
  node.sizes = c(2, 0, 3, 0), 
  score = "bic"
)

# 绘制网络模型
plot(model)

# 预测模型
predict(model, data)

这段代码创建了一个包含4个节点的混合贝叶斯网络模型，并使用随机数据进行训练和预测。其中，`hc()`函数用于使用Hill-Climbing算法构建模型，`plot()`函数用于绘制网络模型，`predict()`函数用于预测数据。这只是一个简单的示例，实际上混合贝叶斯网络模型的构建和分析还需要更多的调整和优化。