贝叶斯网络中一个节点的条件概率修改（R代码）

估计贝叶斯网络中的条件概率后， 我问了一个节点（“Inlet_gas_total_Pressure”）的概率如下；

bn.mle.before$"Inlet_gas_total_pressure"

节点 Inlet_gas_total_Pressure 的参数（多项分布）

条件概率表：

      no      yes 
0.843127 0.156873 

bn.mle.before$"Inlet_gas_total_pressure"$prob

      no      yes 
0.843127 0.156873 

我想将“是”的概率值从 0.156873 更改为 0.4。
我怎样才能做到这一点 ？ 以下是我的尝试，但失败了。

bn.mle.before$"Inlet_gas_total_pressure" <- list(prob=c("no"=0.6, "yes"=0.4))

check.fit.dnode.spec（值，节点=名称）中的错误： 节点 Inlet_gas_total_Pressure 的条件概率分布必须是表、矩阵或多维数组。

请帮我。

我遇到了同样的问题。 这里有一些玩具示例，将向您展示如何扭转局面。

library(bnlearn)
Learning.set4=cbind(c("Yes","Yes","Yes","No","No","No"),c("Blue","Green","Blue","Green","Green","Green"),c(9,10,8,3,2,1))
Learning.set4=as.data.frame(Learning.set4)
Learning.set4[,c(3)]=as.numeric(as.character(Learning.set4[,c(3)]))
colnames(Learning.set4)=c("Cause1","Cause2","Cons")
b.network=empty.graph(colnames(Learning.set4))
struct.mat=matrix(0,3,3)
colnames(struct.mat)=colnames(Learning.set4)
rownames(struct.mat)=colnames(struct.mat)
struct.mat[2,3]=1
struct.mat[1,3]=1
bnlearn::amat(b.network)=struct.mat
haha=bn.fit(b.network,Learning.set4)

print(haha$Cause1$prob)

T=haha$Cause1$prob
T[[1]]=0.8
T[[2]]=0.2

haha$Cause1=T
print(haha$Cause1$prob)

我成功更改了节点的概率原因 1

Cheers