数据集概述
本数据集为绩效评估工具（Deliverable D6.2）模块3附件6的配套文件，包含贝叶斯网络（BN）与贝尔曼最短路径分析相关的代码、数据及分析结果，支持机器学习方法（如回归）的实现与模拟实验。
文件详解
- 代码文件（.ipynb与.jl格式）：
- .ipynb文件（10个）：含贝叶斯网络算法实现（如K2_Hierarchy.ipynb、bn_simulation.ipynb）、回归分析（Regression_USI at bottom.html对应代码）、权重计算（WeightCalculation.ipynb）等
- .jl文件（10个）：包括K2算法更新（K2Algorithm_Updated.jl）、模拟（BN_Sim.jl.ipynb）、根节点查找（FindRoot.jl）等Julia语言脚本
- 数据文件（.csv与.xlsx格式）：
- .csv文件（6个）：如Result_1_1500.csv、input_data_1.csv.gph，包含实验结果数据与贝叶斯网络结构输入
- Regression analysis.xlsx：回归分析相关的Excel数据
- 文档与结果文件：
- .html文件（2个）：回归分析报告（Regression.html）
- .pdf文件（1个）：regression 1.pdf，回归分析结果文档
- .lg文件（2个）：Graph_-804.6790100331092.lg等，贝叶斯网络结构图形文件
适用场景
- 机器学习方法研究：验证回归等算法在绩效评估中的应用效果
- 贝叶斯网络分析：构建与模拟贝叶斯网络模型，优化网络结构与参数
- 绩效评估工具开发：支持绩效评估系统中路径分析与权重计算模块的实现
- 实验结果验证：复现贝叶斯网络模拟与回归分析的实验过程及结果
