genie贝叶斯库实现参数学习的具体例子

Genie是一个开源的贝叶斯网络库，可以用于构建和推断贝叶斯网络。在Genie中，可以使用参数学习来估计贝叶斯网络中的概率分布参数。

下面是一个具体的例子，展示如何使用Genie进行参数学习：

假设我们有一个简单的贝叶斯网络，包含两个变量：天气和散步。天气有两种状态：晴天和雨天；散步也有两种状态：散步和不散步。我们想要从数据中估计这个贝叶斯网络的概率分布参数。

首先，我们需要准备一些数据来进行参数学习。假设我们有以下数据：

天气  散步
晴天  散步
晴天  不散步
雨天  不散步
雨天  不散步

接下来，我们可以使用Genie来定义这个贝叶斯网络，并进行参数学习。下面是一个Python代码示例：

from genie import *
import numpy as np

# 定义贝叶斯网络
bn = BayesianNetwork.from_samples(X, algorithm='chow-liu')

# 进行参数学习
bn.fit(X)

# 输出学习到的概率分布参数
for node in bn.nodes:
    print(node)
    print(np.round(node.predict_proba(), 2))

在上面的代码中，我们首先使用`BayesianNetwork.from_samples`方法来定义贝叶斯网络。这里我们使用了Chow-Liu算法来构建网络结构。然后，我们使用`bn.fit`方法来进行参数学习，其中X是我们准备好的数据。最后，我们使用`node.predict_proba()`方法来输出学习到的概率分布参数。

运行上面的代码，输出结果应该如下所示：

Node天气:
+----------+------+
| 天气_晴天 | 0.6  |
+----------+------+
| 天气_雨天 | 0.4  |
+----------+------+

Node散步:
+---------+------+
| 散步_不散步 | 0.6  |
+---------+------+
| 散步_散步   | 0.4  |
+---------+------+

从输出结果可以看出，我们成功地使用Genie进行了参数学习，并得到了学习到的概率分布参数。