基于r-贝叶斯网络的满意度调查数据

Question

我试图建立一个满足调查数据的贝叶斯网络。我的数据由13个关于服务、产品等的问题组成。每个客户可以回答从1(非常不满意)到4(非常满意)，没有“中立的感觉”)。还有一个关于总体满意度的问题，客户可以回答1(非常不满意)、2(不满意)、3(满意)、4(非常满意)和5(完全满意)。我计划使用bnlearn来构建贝叶斯网络。目标是找出重要的特征，谁领导客户提供5项整体满意项目。在你看来，重新计算总体满意度的最佳方法是什么: 1、2、3、4和1对5(完全满意)是0？我试过了，但结果让我怀疑。

谢谢你的帮助。

诚挚的问候,

Answer 1

我认为任务是理解模式，而不是开发预测模型。我会使用回归树而不是贝叶斯网络。