大师兄的贝叶斯网络学习笔记（九）：贝叶斯网络（四）
大师兄的贝叶斯网络学习笔记（十一）：贝叶斯网络（六）
四、贝叶斯网的构造
2. 因果关系与关系网
- 在实际应用中，人们往往利用因果关系来确定贝叶斯网络的结构。
- 在之前的例子中：
- 地震(E)和盗窃(B)是警铃响(A)的直接原因，于是有 E->A 和 B->A两条边
- 警铃响(A)是Mary和John打电话的直接原因，于是有边 A->M 和 A->J
- 这样利用因果关系，很容易就获得了网络结构。
例：
- 考虑一下变量之间的关系：
- 肺炎(T)
- 肺癌(L)
- 支气管炎(B)
- 出访(A)
- 抽烟(S)
- 呼吸困难(D)
- 抽烟会引起肺癌和支气管炎，出访可能感染肺炎，这3种疾病的任何一个都可能导致呼吸困难。
- 另外如果有肺炎或者肺癌，X光胸透结果可能会呈阳性。
- 把这些因果关系综合起来，就得到网络结构：
image.png
- 在利用因果关系建立起来的贝叶斯网络中，变量间的边表示的事因果关系，而非简单的概率依赖关联。
- 这样的贝叶斯网络称为贝氏因果网络(Bayesian causal networks），简称因果网络(causal networks)。
- 在因果网络中，除了可以进行概率推理外，还可以进行关于干预后果(effects of intervention)的推理以及虚设(counter factual)推理。
- 利用因果关系建立贝叶斯网络结构有两点需要注意：
- 首先，因果关系还没有一个能被广泛接受的严格定义。对于他到底是客观世界本身的属性，还是人的意识为了理解世界而创造出来的主观概念，还没有定论。
- 另外就是因果关系与条件独立之间的关系。贝叶斯网络蕴含了许多条件独立关系，当利用因果关系建立贝叶斯网络时，实际上是在基于因果关系践行条件独立的假设。
