如何使用WEKA API学习贝叶斯网络（结构+参数）？
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有人知道使用WEKA API从数据中学习贝叶斯网络的“适当”过程吗？我在WEKA文档中找不到很好的说明。
根据文档以及每个功能“应”执行的操作，我认为这会起作用：
Instances ins = DataSource.read( filename );
ins.setClassIndex(0);
K2 learner = new K2();
MultiNomialBMAEstimator estimator = new MultiNomialBMAEstimator();
estimator.setUseK2Prior(true);
EditableBayesNet bn = new EditableBayesNet( ins );
bn.initStructure();
learner.buildStructure(bn, ins);
estimator.estimateCPTs(bn);
ArrayIndexOutOfBoundsException
NullPointerException
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缝皋
@relation test @attribute x {0,1} @attribute y {0,1,2} @attribute z {0,1} @data 0,1,0 1,0,1 1,1,1 1,2,1 0,0,0或。特别是，此异常被抛出：您应该首先离散化您的目标类。