怎么使pgmpy的query输出的条件概率表中的各个概率都为指定的有效长度的概率值
时间: 2024-02-11 18:09:00 浏览: 27
在 pgmpy 中,离散因子(DiscreteFactor)对象的 values 属性保存的是该因子的所有取值。当你使用 VariableElimination.query() 方法计算概率分布时,PGMpy 会自动归一化概率分布,使得各个条件概率之和为 1,每个条件概率的有效长度就会被自动计算出来。
如果你想要指定条件概率的有效长度,可以通过设置变量的势(cardinality)来实现。例如,假设你想要获得一个三元变量的条件概率分布,且各个条件概率都为有效长度为 5 的概率值,可以按照以下步骤操作:
```python
from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD
# 创建一个三元变量
variable = 'XYZ'
cardinality = [5, 5, 5]
# 创建一个条件概率表
cpd = TabularCPD(variable, len(cardinality), cardinality)
# 将所有概率值设置为有效长度为 5 的概率值
cpd.values = np.ones((np.prod(cardinality),)) / 5
# 输出条件概率表
print(cpd)
```
在上述代码中,我们首先创建一个三元变量 'XYZ',并将其势设置为 [5, 5, 5]。然后,我们使用 pgmpy 的 TabularCPD 类创建一个条件概率表,并将其所有概率值初始化为 1/5。最后,我们输出这个条件概率表。
注意:在上述代码中,我们使用了 NumPy 的 np.prod() 方法来计算变量势的乘积。这里假设所有变量的势都相等。如果不相等,需要对每个变量的势分别求乘积。