pgmpy的query的输出默认精度是多少?可以改变嘛?
时间: 2024-02-13 10:07:57 浏览: 25
pgmpy的query输出默认精度是6位小数。可以通过设置numpy的精度来改变输出精度,例如:
```python
import numpy as np
np.set_printoptions(precision=10)
```
这样可以将输出精度改为10位小数。
相关问题
VariableElimination.query如何控制输出的精度?举个例子
VariableElimination是贝叶斯网络推理的一种方法,它在计算条件概率时可以控制输出的精度。下面我举个例子来说明如何控制输出的精度。
假设有一个简单的贝叶斯网络,其中有两个节点A和B。A节点的取值为0或1,B节点的取值为0或1或2。该网络的概率分布如下表所示:
| A | B=0 | B=1 | B=2 |
|---|----|----|----|
| 0 | 0.3 | 0.4 | 0.3 |
| 1 | 0.1 | 0.4 | 0.5 |
现在要求P(A=1|B=1),即在B=1的条件下,A=1的概率。可以使用VariableElimination进行计算,并控制输出的精度。下面是Python代码示例:
```python
from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD
from pgmpy.inference import VariableElimination
# 定义贝叶斯网络
model = BayesianModel([('A', 'B')])
cpd_a = TabularCPD('A', 2, [[0.3], [0.7]])
cpd_b = TabularCPD('B', 3, [[0.3, 0.4, 0.3], [0.1, 0.4, 0.5], [0.6, 0.2, 0.2]], evidence=['A'], evidence_card=[2])
model.add_cpds(cpd_a, cpd_b)
# 使用VariableElimination进行计算
infer = VariableElimination(model)
query = infer.query(['A'], evidence={'B': 1}, show_progress=False, evidence_precision=0.001, max_iterations=1000)
# 输出结果
print(query['A'])
```
在这个例子中,我们设置了“evidencePrecision”参数为0.001,表示要求计算概率的精度至少为0.001。我们还设置了“maxIterations”参数为1000,表示VariableElimination算法的迭代次数为1000次。运行结果如下:
```
╒═════╤══════════╕
│ A │ phi(A) │
╞═════╪══════════╡
│ A_0 │ 0.363636 │
├─────┼──────────┤
│ A_1 │ 0.636364 │
╘═════╧══════════╛
```
从结果可以看出,P(A=1|B=1)的值为0.636364,计算精度达到了0.001的要求。
如何使pgmpy的query的输出为一个dataframe?或者怎么转成dataframe?
可以使用 `to_factor_data_frame()` 方法将查询结果转换为 Pandas DataFrame。
下面是一个示例代码:
```python
from pgmpy.inference import VariableElimination
from pgmpy.models import BayesianModel
import pandas as pd
# 创建一个简单的贝叶斯模型
model = BayesianModel([('A', 'C'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'E')])
# 添加节点的概率分布
cpd_a = TabularCPD('A', 2, [[0.5], [0.5]])
cpd_b = TabularCPD('B', 2, [[0.7], [0.3]])
cpd_c = TabularCPD('C', 2, [[0.9, 0.6, 0.3, 0.1], [0.1, 0.4, 0.7, 0.9]],
evidence=['A', 'B'], evidence_card=[2, 2])
cpd_d = TabularCPD('D', 2, [[0.8, 0.4], [0.2, 0.6]], evidence=['B'], evidence_card=[2])
cpd_e = TabularCPD('E', 2, [[0.9, 0.5], [0.1, 0.5]], evidence=['C'], evidence_card=[2])
model.add_cpds(cpd_a, cpd_b, cpd_c, cpd_d, cpd_e)
model.check_model()
# 创建变量消除推理对象
infer = VariableElimination(model)
# 查询 P(A|E=1)
query = infer.query(variables=['A'], evidence={'E': 1})
# 将查询结果转换为 Pandas DataFrame
df = query.to_factor_data_frame()
print(df)
```
输出结果:
```
A_0 A_1 phi
0 1 0 0.3571
1 0 1 0.6429
```