贝叶斯信念网络模型实现鸢尾花数据分类

在pomegranate库中，可以使用BayesianNetwork类来构建贝叶斯信念网络模型。下面是一个使用鸢尾花数据集进行分类的例子：

import numpy as np
import pandas as pd
from pomegranate import BayesianNetwork, DiscreteDistribution, State

# 加载数据集
df = pd.read_csv('iris.csv')
X = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1].values

# 定义网络结构
model = BayesianNetwork('Iris')
state0 = State(DiscreteDistribution({0: 0.5, 1: 0.5}), name='Class')
state1 = State(DiscreteDistribution.from_samples(X[:, 0]), name='SepalLength')
state2 = State(DiscreteDistribution.from_samples(X[:, 1]), name='SepalWidth')
state3 = State(DiscreteDistribution.from_samples(X[:, 2]), name='PetalLength')
state4 = State(DiscreteDistribution.from_samples(X[:, 3]), name='PetalWidth')

# 添加状态节点
model.add_states(state0, state1, state2, state3, state4)

# 添加边
model.add_edge(state1, state0)
model.add_edge(state2, state0)
model.add_edge(state3, state0)
model.add_edge(state4, state0)

# 完成网络结构
model.bake()

# 对样本进行分类
y_pred = np.argmax(model.predict(X), axis=1)

# 输出分类结果
print("Accuracy: ", np.mean(y_pred == y))

在这个例子中，我们首先加载了鸢尾花数据集，并将其分为特征和标签。然后，我们定义了一个名为"Iris"的BayesianNetwork对象，表示我们要构建一个用于分类鸢尾花数据的信念网络模型。接下来，我们为每个特征定义了一个状态节点，并将它们添加到模型中。然后，我们添加了从每个特征节点到目标变量节点（鸢尾花类别）的边，表示这些特征节点对目标变量节点有影响。最后，我们完成了网络结构并对样本进行分类，输出了分类结果。