python代码针对鸢尾花数据集建立贝叶斯信念网络模型

好的，以下是针对鸢尾花数据集建立贝叶斯信念网络模型的Python代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.estimators import MaximumLikelihoodEstimator, BayesianEstimator
from pgmpy.inference import VariableElimination

# 加载数据集
data = pd.read_csv('iris.csv')

# 定义变量名和变量之间的依赖关系
model = BayesianModel([('SepalLengthCm', 'PetalLengthCm'), ('SepalWidthCm', 'PetalLengthCm'), ('PetalLengthCm', 'Species')])

# 使用最大似然估计法对参数进行学习
model.fit(data, estimator=MaximumLikelihoodEstimator)

# 使用贝叶斯估计法对参数进行学习
# model.fit(data, estimator=BayesianEstimator, prior_type='BDeu', equivalent_sample_size=10)

# 使用变量消元算法进行推断
inference = VariableElimination(model)

# 预测鸢尾花的种类
result = inference.query(['Species'], {'SepalLengthCm': 5.1, 'SepalWidthCm': 3.5, 'PetalLengthCm': 1.4})
print(result)

以上代码中，我们使用`pgmpy`库来构建贝叶斯信念网络模型，并且使用`iris.csv`数据集进行学习和推断。在模型构建时，我们定义了三个变量：花萼长度、花萼宽度和花瓣长度，它们之间的依赖关系是花萼长度和花萼宽度对花瓣长度的影响，以及花瓣长度对鸢尾花种类的影响。在学习参数时，我们使用了最大似然估计法，并且可以使用贝叶斯估计法来进行参数学习。最后，我们使用变量消元算法对模型进行推断，预测鸢尾花的种类。