贝叶斯pgmpy模块实现代码

贝叶斯网络（Bayesian Network, BN），也被称为马尔科夫随机字段（Markov Random Field, MRF），是一种概率图模型，用于表示变量之间的条件依赖关系。在Python中，我们可以使用pgmpy库来构建和操作贝叶斯网络。

以下是一个简单的pgmpy代码示例，展示了如何创建一个有向无环图（DAG），设置边缘概率，并进行一些基本的概率推理：

# 导入必要的模块
from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD

# 创建模型
model = BayesianModel([('A', 'B'), ('B', 'C')])  # A -> B -> C的结构

# 定义边缘概率（条件概率表，CPDs）
cpd_A = TabularCPD('A', 2, [[0.6], [0.4]])  # P(A=0), P(A=1)
cpd_B = TabularCPD('B', 2, [[0.7, 0.9], [0.3, 0.1]], evidence=['A'], evidence_card=[2])
cpd_C = TabularCPD('C', 2, [[0.8 if b else 0.2 for b in cpd_B.values.T], [0.2 if b else 0.8 for b in cpd_B.values.T]], evidence=['B'], evidence_card=[2])

# 将CPDs添加到模型
model.add_cpds(cpd_A, cpd_B, cpd_C)

# 进行概率推理，例如计算给定A=1的情况下B的后验概率
posterior_B_given_A = model.get_posterior(['B'], {'A': 1})
print(posterior_B_given_A)

这个例子中，我们首先定义了节点间的依赖关系，然后为每个节点分配了一个条件概率分布。最后，通过`get_posterior`函数基于特定证据进行概率计算。