请写一段运用隐变量的构建贝叶斯网络模型的代码

当构建贝叶斯网络模型时，可以使用隐变量来表示观察不到的潜在因素。下面是一个使用Python和pgmpy库构建具有隐变量的贝叶斯网络模型的示例代码：

from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD

# 创建一个空的贝叶斯网络模型
model = BayesianModel()

# 添加可观测变量到模型中
model.add_nodes_from(['A', 'B', 'C'])

# 添加隐变量到模型中
model.add_nodes_from(['Z'])

# 添加边缘连接
model.add_edges_from([('Z', 'A'), ('Z', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')])

# 定义条件概率分布（CPD）
cpd_z = TabularCPD(variable='Z', variable_card=2, values=[[0.6], [0.4]])
cpd_a = TabularCPD(variable='A', variable_card=2, values=[[0.3, 0.7], [0.8, 0.2]], evidence=['Z'], evidence_card=[2])
cpd_b = TabularCPD(variable='B', variable_card=2, values=[[0.4, 0.6], [0.9, 0.1]], evidence=['Z'], evidence_card=[2])
cpd_c = TabularCPD(variable='C', variable_card=2, values=[[0.2, 0.8, 0.7, 0.3], [0.9, 0.1, 0.5, 0.5]], evidence=['A', 'B'], evidence_card=[2, 2])

# 将CPD添加到模型中
model.add_cpds(cpd_z, cpd_a, cpd_b, cpd_c)

# 检查模型的结构和CPD是否正确
print(model.edges())
print(model.get_cpds())

在这个示例中，我们首先创建了一个空的贝叶斯网络模型。然后，我们添加了可观测变量（A、B和C）和隐变量（Z）到模型中，并定义了边缘连接。接下来，我们定义了每个变量的条件概率分布（CPD），并将它们添加到模型中。最后，我们通过打印模型的边缘连接和CPD来检查模型的结构是否正确。

请注意，这只是一个简单的示例，实际使用时可能需要更复杂的数据和调整参数以获得更好的结果。