贝叶斯网络预测python

贝叶斯网络（Bayesian Network）是一种概率图模型，用于表示变量之间的依赖关系。在Python中，可以使用第三方库pgmpy来构建和预测贝叶斯网络。

首先，你需要安装pgmpy库。你可以使用以下命令来安装它：

pip install pgmpy

接下来，你可以使用以下代码来构建和预测贝叶斯网络：

from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.estimators import MaximumLikelihoodEstimator
from pgmpy.inference import VariableElimination

# 定义贝叶斯网络的结构
model = BayesianModel([('A', 'C'), ('B', 'C'), ('C', 'D'), ('B', 'E')])

# 从数据集中学习参数
data = [[0, 0, 1, 0, 1],
        [0, 1, 1, 1, 0],
        [1, 0, 0, 0, 1],
        [1, 1, 1, 1, 1]]
model.fit(data, estimator=MaximumLikelihoodEstimator)

# 创建推理对象
infer = VariableElimination(model)

# 预测给定观察值的目标变量的概率分布
prob = infer.query(['D'], evidence={'A': 1, 'B': 0})

print(prob['D'])

在这个例子中，我们定义了一个贝叶斯网络，然后使用最大似然估计方法从数据集中学习参数。接下来，我们创建了一个推理对象并使用`query`方法预测目标变量`D`的概率分布，给定观察值`{'A': 1, 'B': 0}`。最后，我们打印了预测的结果。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求来构建和预测更复杂的贝叶斯网络。