贝叶斯网络结构学习python

学习贝叶斯网络结构学习的Python库有很多，常见的有pgmpy、pomegranate、bayesian-belief-networks等。

其中，pgmpy是一个广泛使用的库，可以用于贝叶斯网络的结构学习、参数学习、推断等。下面是一个简单的例子：

from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.estimators import MaximumLikelihoodEstimator, BayesianEstimator
from pgmpy.inference import VariableElimination

# 定义贝叶斯网络结构
model = BayesianModel([('D', 'G'), ('I', 'G'), ('G', 'L'), ('I', 'S')])

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 参数学习
model.fit(data, estimator=MaximumLikelihoodEstimator)

# 推断
infer = VariableElimination(model)

# 计算P(G|I=0, D=1)
q = infer.query(['G'], evidence={'I': 0, 'D': 1})
print(q['G'])

这个例子中，我们首先定义了一个贝叶斯网络结构，然后用最大似然估计的方法对其进行参数学习，接着用变量消除算法进行推断，计算了在I=0和D=1的条件下G的概率分布。

如果你想更深入地学习贝叶斯网络的结构学习，可以参考pgmpy的文档和示例代码。