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拆箱的规定建模：贝叶斯建模的干预指南。
学习如何超越预测并通过规定建模积极进行干预。该深入的指南使您介绍了贝叶斯的系统干预方法，并提供了预测性维护中的实例。首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学在本文中，我将演示如何从简单地预测结果到积极干预系统到朝着期望的目标迈进。在预测维护中，我将展示数据驱动的决策如何优化操作并减少停机时间。
通过描述性分析来研究“发生了什么”。在预测分析中，我们的目标是洞察并确定“将会发生的事情”。借助贝叶斯的规定建模，我们可以超越预测并旨在干预结果。我将演示如何使用数据“实现它”。为此，我们需要了解（封闭）系统中变量之间的复杂关系。建模因果网络是关键，此外，我们需要进行推断以量化系统在所需结果中的影响。在本文中，我将简要从解释理论背景开始。在第二部分中，我将演示如何建立因果模型，以指导决策进行预测性维护。最后，我将解释说，在实际情况下，还有另一个重要因素需要考虑：防止失败的成本效益如何？我将在所有分析中使用Bnlearn进行Python。
发生了什么事 会发生什么 使它发生 我将演示如何建立因果模型，以指导决策以维护预测。最后，我将解释说，在实际情况下，还有另一个重要因素需要考虑：防止失败的成本效益如何？我将在所有分析中使用Bnlearn进行Python。此博客包含动手实例！这将帮助您更快地学习，更好地了解并记住更长的时间。喝咖啡，尝试一下！披露：我是Python包装Bnlearn的作者。
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