python贝叶斯网络 bnlearn 模型平均采样采样代码

以下是使用bnlearn包进行贝叶斯网络模型平均采样的代码示例：

import bnlearn as bn

# 导入数据
data = bn.import_example(data='asia')

# 结构学习
structure = bn.structure_learning.fit(data)

# 参数学习
parameters = bn.parameter_learning.fit(data, structure)

# 采样
samples = bn.sampling.sample(data, structure, parameters, n=1000)

# 模型平均
average_model = bn.sampling.average(samples)

# 输出平均模型
print(average_model)

在这个示例中，我们首先导入了bnlearn包并导入了一个示例数据集。然后，我们使用结构学习方法来学习贝叶斯网络的结构，使用参数学习方法来学习贝叶斯网络的参数。接下来，我们使用采样方法从数据和学习到的结构和参数中生成一些样本。最后，我们使用模型平均方法来计算这些样本的平均模型。输出结果将是一个平均模型。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现可能会根据你的具体需求而有所不同。你可以根据自己的数据和模型来调整代码。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [贝叶斯网络python实现之bnlearn包使用详解](https://blog.csdn.net/weixin_44553953/article/details/111996931)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【数据挖掘】贝叶斯网络理论及Python实现](https://blog.csdn.net/weixin_56516468/article/details/121419055)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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