文件名称：qpbrute:拟合qpGraph模型的启发式搜索算法
文件大小：2.28MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-06 18:36:02
Python
qpBrute 该存储库包含用于自动拟合混合图（带有 ），使用启发式算法来迭代拟合日益复杂的模型的Python代码，以及用于计算贝叶斯因子（带有 ）以比较拟合模型的R代码。 该启发式搜索算法首先”一文中进行了描述。 该代码随后被重构以形成一个独立的工具，包括贝叶斯因子计算，该论文。 给定一个用于生成图的外部组，使用逐步添加顺序算法将叶节点添加到图。 在每个步骤中，都会在图的所有分支（外组分支除外）上测试新节点的插入。 如果无法插入节点而不产生f4离群值（即| Z |> = 3），那么还将尝试所有可能的混合组合。 如果无法通过任何一种方法插入节点，则该子图将被丢弃。 如果成功插入节点，则将其余节点递归插入到该图中。 尝试所有可能的起始节点顺序，以确保最大程度地覆盖图形空间。 拟合图的结果列表然后传递到在R程序包中实现的MCMC算法，以计算模型及其贝叶斯因子（BF）的边际可能性。 引文
【文件预览】：
qpbrute-master
----MANIFEST.in(61B)
----qpbrute()
--------rscript()
--------consts.py(1KB)
--------qpcluster.py(8KB)
--------utils.py(4KB)
--------qpbayes.py(11KB)
--------qpbrute.py(29KB)
--------__init__.py(0B)
--------test()
----requirements.txt(105B)
----LICENSE.md(1KB)
----setup.py(1008B)
----README.md(6KB)
----.gitignore(246B)
----environment.yaml(619B)