VariableElimination.query如何控制输出的精度
时间: 2024-03-21 16:44:23 浏览: 21
在使用VariableElimination进行推理时,可以通过调整"evidence_precision"和"max_iterations"两个参数来控制输出的精度。
"evidence_precision"参数控制证据的精度。在VariableElimination算法中,证据是指在推断过程中已经确定的变量的取值。该参数的取值范围是0到1之间的实数。当该参数设置为一个小的非零值时,算法会尽可能地计算所有与证据有关的变量,从而提高输出的精度。但是,当该参数设置得太小时,算法会变得非常缓慢甚至无法收敛。因此,需要根据具体情况来选择合适的"evidence_precision"值。
"max_iterations"参数控制算法的迭代次数。该参数的取值为正整数。当算法达到指定的迭代次数后,会停止迭代并输出当前的结果。该参数可以用于控制算法的运行时间和输出的精度。当需要更高的精度时,可以增加迭代次数,但是也会相应地增加算法的运行时间。
下面是一个示例代码,展示了如何使用VariableElimination控制输出的精度:
```python
from pgmpy.inference import VariableElimination
from pgmpy.models import BayesianModel
model = BayesianModel([('A', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'D'), ('D', 'E'), ('E', 'F')])
cpd_a = TabularCPD('A', 2, [[0.7], [0.3]])
cpd_b = TabularCPD('B', 2, [[0.8, 0.1], [0.2, 0.9]], evidence=['A'], evidence_card=[2])
cpd_c = TabularCPD('C', 2, [[0.9, 0.2], [0.1, 0.8]], evidence=['B'], evidence_card=[2])
cpd_d = TabularCPD('D', 2, [[0.9, 0.1], [0.2, 0.8]], evidence=['C'], evidence_card=[2])
cpd_e = TabularCPD('E', 2, [[0.7, 0.2], [0.3, 0.8]], evidence=['D'], evidence_card=[2])
cpd_f = TabularCPD('F', 2, [[0.9, 0.1], [0.2, 0.8]], evidence=['E'], evidence_card=[2])
model.add_cpds(cpd_a, cpd_b, cpd_c, cpd_d, cpd_e, cpd_f)
infer = VariableElimination(model)
# 设置参数控制输出的精度
query = infer.query(['F'], evidence={'A': 0, 'B': 1, 'C': 0, 'D': 1}, show_progress=False, evidence_precision=0.001, max_iterations=1000)
print(query['F'])
```
在这个示例中,我们设置了"evidence_precision"参数为0.001,"max_iterations"参数为1000。这意味着推断算法会尝试计算与证据相关的变量,并迭代1000次以获得更高的精度。