用python写一个最小风险贝叶斯决策的代码

以下是一个简单的最小风险贝叶斯决策的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义决策矩阵
decisions = np.array([[0, 2, 1],
                      [0, 1, 2],
                      [2, 1, 0]])

# 定义先验概率
prior_prob = np.array([0.2, 0.5, 0.3])

# 定义条件概率矩阵
cond_prob = np.array([[0.8, 0.1, 0.1],
                      [0.2, 0.6, 0.2],
                      [0.1, 0.3, 0.6]])

# 定义损失函数矩阵
losses = np.array([[0, 1, 2],
                   [1, 0, 1],
                   [2, 1, 0]])

# 定义测试样本
test_sample = np.array([1, 0, 0])

# 计算后验概率
posterior_prob = prior_prob * cond_prob[:, test_sample].prod(axis=1)

# 计算期望损失
expected_loss = (losses * posterior_prob.reshape(-1, 1)).sum(axis=0)

# 进行决策
decision = np.argmin(expected_loss)

print("最小风险贝叶斯决策结果为：", decision)

注：以上代码仅为示例，实际应用中需要根据具体问题进行修改。