学习增长-收缩结构学习返回无向图

Question

Nagarajan等人书(Bayesian in R，O‘’Reilly，2013年，第35页)说，当我拿起implementation包的标记数据集，并要求通过编写增长收缩实现来学习结构时

library(bnlearn)
data(marks)
bn.gs = gs(marks)

那么我应该得到一个有向图：

model: [STAT][ANL|STAT][ALG|ANL:STAT][VECT|ALG] [MECH|VECT:ALG]
nodes: 5
arcs: 6
undirected arcs: 0
directed arcs: 6

相反，我得到了一个无向图：

model: [undirected graph]
nodes: 5 
arcs: 6 
undirected arcs: 6 
directed arcs: 0 

即使将选项undirected=FALSE添加到gs方法中，我仍然得到相同的结果。我做错了什么？或者R实现中有错误吗？我在我的Mac电脑和Debian电脑上都试过了，结果是一样的.

Answer 1

答案是作者在他们的网站上提供的(我刚刚发现)：http://www.bnlearn.com/book-useR/

“第35页:bnearch3.2及更高版本在设置弧形方向方面比较挑剔；因此，bn.gs是一个无向图，必须将其扩展到一个带有cextend()的DAG中，才能结束该示例。”

换句话说，将最后一行代码替换为

bn.gs = cextend(gs(marks))

遗憾的是，斯普林格没有为勘误表提供标准服务，就像O‘’Reilly那样。这本书的作者必须创建他们自己的网站，我花了一些时间才找到它.

Answer 2

这不是一个错误。测试方向上的p值对于两个方向都是相同的，因此返回了一个无向边缘。也就是说，我所做的就是使用c可扩展性()，