python 贝叶斯估计

贝叶斯估计是一种参数学习的方法，可以通过从数据中学习参数来估计概率模型。在Python中，可以使用pgmpy库进行贝叶斯估计。pgmpy库提供了贝叶斯估计器，支持三种先验分布：'dirichlet'、'BDeu'和'K2'，实际上都是dirichlet分布。贝叶斯估计器的工作原理是基于贝叶斯定理和最大后验概率估计方法，通过结合先验分布和观测数据来估计模型参数。

在Python中使用贝叶斯估计进行模型训练和预测的示例代码如下：

import pandas as pd
from pgmpy.estimators import BayesianEstimator
from pgmpy.models import BayesianModel

# 创建贝叶斯网络模型
model = BayesianModel([('A', 'B'), ('C', 'B')])

# 加载训练数据
train_data = pd.read_csv('train_data.csv')

# 使用贝叶斯估计器进行参数学习
estimator = BayesianEstimator(model, train_data)
model.fit(train_data, estimator=estimator, prior_type="BDeu")

# 加载测试数据
test_data = pd.read_csv('test_data.csv')

# 使用训练好的模型进行预测
predicted_data = model.predict(test_data.drop(columns=['Survived'], axis=1))
accuracy = (predicted_data['Survived'] == test_data['Survived']).sum() / len(test_data)
print("测试集精度:", accuracy)