数据分享|spss modeler用贝叶斯网络分析糯稻品种影响因素数据可视化

By tecdat11月 15, 2023SPSS辅导, 农业, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术SPSS, spss modeler, 糯稻品种, 贝叶斯, 贝叶斯网络

在农业科学领域，对糯稻品种的研究一直备受关注。

由Kaizong Ye，Liao Bao撰写

糯稻作为一种重要的粮食作物，其产量和质量均对农业生产具有深远的影响。

然而，影响糯稻品种的因素是多元化的，理解这些因素之间的关系以及如何通过数据可视化来呈现这些关系，是提高糯稻生产的关键。

× 贝叶斯网络，又称信念网络或是有向无环图模型，是一种概率图型模型（百度百科释义）。它是以图形方式直观表示事物之间的因果关系，有利于进行变量的分类预测。贝叶斯网络模型是一种分类模型（SPSS Modeler明确把它放在分类算法模块），是一种有监督的机器学习算法。贝叶斯网络模型由网络结构和参数集合两个部分组成，理论内容本文主要介绍朴素贝叶斯网络，其他模型如TAN贝叶斯网络和马尔科夫毯网络都是在朴素贝叶斯网络的基础进行拓展优化。网络结构用来表示分类型随机变量集合 X=(X1，X2，X3，···，Xn,)之间的独立和条件独立关系。网络结构由节点和有向弧线组成，是一个有向无环图。其中，每个节点分别为分类变量Xi。如果随机变量为数值型变量，SPSS Modeler 会自动将变量进行5分组，将其转化为分类变量。网格结构中的每条弧线代表变量之间存在依赖关系。如果节点之间没有弧线连接，表示它们条件独立。某一节点的上一级（箭头尾端的节点）为它的父节点。下图是一个简单的贝叶斯网络模型，其中Y是父节点，它的取值集合为{“是”,”否”}；X1、X2、X3为分类变量。

本文将帮助客户探讨使用SPSS Modeler软件结合贝叶斯网络分析方法，对糯稻品种影响因素的数据进行可视化分析。

本文的目的是通过使用SPSS Modeler中的贝叶斯网络分析，对糯稻品种影响因素的数据进行可视化，以便更好地理解各因素之间的关系以及其对糯稻品种的影响。我们希望通过这种方法能够提供更深入的见解，以支持糯稻生产的决策制定。

贝叶斯网络和SPSS Modeler概述

贝叶斯网络是一种概率图模型，它利用节点间的依赖关系来表达变量之间的概率关系。贝叶斯网络由两部分组成：有向无环图（DAG）和条件概率表（CPT）。其中，DAG描述了各变量之间的依赖关系，CPT描述了每个变量的条件概率分布。

SPSS Modeler是一个强大的数据挖掘工具，它提供了一系列的高级分析技术，包括贝叶斯网络。在SPSS Modeler中，通过构建贝叶斯网络模型，我们可以对数据进行全面的分析，并利用数据可视化工具直观地呈现结果。

数据收集和处理过程

本文所使用的数据来自某地区的糯稻种植基地。数据包括环境因素（如气候、土壤等）、品种信息和产量等。

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使用SPSS Modeler进行贝叶斯网络建模

在SPSS Modeler中，我们可以使用以下步骤进行贝叶斯网络建模：

导入数据：将处理后的数据导入SPSS Modeler中。
创建贝叶斯网络模型：在SPSS Modeler中创建一个新的贝叶斯网络模型。
定义节点：在模型中定义各个节点，包括环境因素、品种信息和产量等。
构建依赖关系图：根据数据中的依赖关系，构建各节点之间的有向无环图（DAG）。
估计参数：使用贝叶斯方法估计模型中的参数，包括条件概率表（CPT）中的参数。
进行推理：根据建立的模型进行推理，以分析各因素对糯稻品种的影响。
可视化结果：将推理结果进行可视化处理，生成各因素与糯稻品种之间的关系图。

视频

R语言bnlearn包：贝叶斯网络的构造及参数学习的原理和实例

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变量重要性

变量重要性是指特征对目标变量的影响程度，即在模型中特征的重要性程度。

依赖关系图

从结果来看，品种和各个因素有着重要联系，同时海拔和其他因子之间存在联系。

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l 通过条件概率可以看到不同因子中不同品种的概率变化

各个节点的概率变化

各影响因子的关联度

因子（节点）的关联度	离散化分段	Importance
0.4975		糯稻品种数
0.9466	0 : <= 28.4 1 : 28.4 ~ 56.8 2 : 56.8 ~ 85.2 3 : 85.2 ~ 113.6 4 : > 113.6	祭祀
0.3356	0 : <= 9.467 1 : 9.467 ~ 18.933 2 : 18.933 ~ 33.133 3 : > 33.133	轮种
0.4142	0 : <= 9.267 1 : 9.267 ~ 17.533 2 : 17.533 ~ 25.8 3 : 25.8 ~ 34.067 4 : > 34.067	混种
0.8144	0 : <= 9.8 1 : 9.8 ~ 24.5 2 : 24.5 ~ 39.2 3 : > 39.2	留种
0.6932	0 : <= 5.667 1 : 5.667 ~ 11.333 2 : 11.333 ~ 19.833 3 : > 19.833	交换
0.0722	0 : <= 10 1 : 10 ~ 20 2 : 20 ~ 35 3 : > 35	饮食
0.5875	0 : <= 9.6 1 : 9.6 ~ 24 2 : 24 ~ 38.4 3 : > 38.4	节日
0.5012	0 : <= 8.3 1 : 8.3 ~ 16.6 2 : > 16.6	社会交往
0.202	0 : <= 10.4 1 : 10.4 ~ 20.8 2 : 20.8 ~ 31.2 3 : 31.2 ~ 41.6 4 : > 41.6	人类礼仪
0.5012	0 : <= 13.5 1 : 13.5 ~ 31.5 2 : > 31.5	海拔

l 预测变量重要性 。这将显示一个图表，以指示在估计模型时所使用的各个预测变量的相对重要性。

l 给出各影响因子的重要性 ( 用图排序表示)

Nodes	Importance	V4
祭祀Bins	0.0961	祭祀
轮种Bins	0.0962	轮种
混种Bins	0.0963	混种
留种Bins	0.0964	留种
交换Bins	0.0965	交换
饮食Bins	0.0966	饮食
节日Bins	0.0967	节日
社会交往Bins	0.0968	社会交往
人类礼仪Bins	0.0969	人类礼仪
海拔Bins	0.1291	海拔

最终我们得到了下面的结果文件：

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