python代码 医疗失误预测的贝叶斯网络模型

以下是一个简单的医疗失误预测的贝叶斯网络模型的 Python 代码示例，需要使用 `pgmpy` 和 `numpy` 库：

from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.estimators import MaximumLikelihoodEstimator, BayesianEstimator
import numpy as np

# 定义贝叶斯网络模型
model = BayesianModel([('age', 'disease'), ('gender', 'disease'), ('disease', 'treatment'), ('treatment', 'recovery')])

# 构建样本数据
data = np.array([
    [0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 1, 1],
    [0, 0, 0, 1, 1],
    [0, 1, 0, 1, 1],
    [0, 1, 0, 1, 1],
    [1, 0, 0, 0, 0],
    [1, 0, 0, 0, 0],
    [1, 0, 1, 0, 1],
    [1, 0, 1, 0, 1],
    [1, 1, 1, 1, 1],
    [1, 1, 1, 1, 1],
    [2, 0, 1, 1, 1],
    [2, 0, 1, 1, 1],
    [2, 1, 1, 1, 1],
    [2, 1, 1, 1, 1]
])

# 通过最大似然估计计算 CPT 表
mle = MaximumLikelihoodEstimator(model, data)
cpd_age = mle.estimate_cpd('age')
cpd_gender = mle.estimate_cpd('gender')
cpd_disease = mle.estimate_cpd('disease')
cpd_treatment = mle.estimate_cpd('treatment')
cpd_recovery = mle.estimate_cpd('recovery')

# 打印 CPT 表
print(cpd_age)
print(cpd_gender)
print(cpd_disease)
print(cpd_treatment)
print(cpd_recovery)

# 通过贝叶斯估计计算 CPT 表
bayes = BayesianEstimator(model, data)
cpd_age = bayes.estimate_cpd('age', prior_type='BDeu', equivalent_sample_size=10)
cpd_gender = bayes.estimate_cpd('gender', prior_type='BDeu', equivalent_sample_size=10)
cpd_disease = bayes.estimate_cpd('disease', prior_type='BDeu', equivalent_sample_size=10)
cpd_treatment = bayes.estimate_cpd('treatment', prior_type='BDeu', equivalent_sample_size=10)
cpd_recovery = bayes.estimate_cpd('recovery', prior_type='BDeu', equivalent_sample_size=10)

# 打印 CPT 表
print(cpd_age)
print(cpd_gender)
print(cpd_disease)
print(cpd_treatment)
print(cpd_recovery)

在上面的代码中，我们首先定义了一个简单的贝叶斯网络模型，包含了年龄、性别、疾病、治疗和恢复这五个变量。然后我们构建了一个样本数据，其中每行表示一个患者的年龄、性别、疾病、治疗和恢复情况。接着，我们使用 `MaximumLikelihoodEstimator` 对样本数据进行最大似然估计，得到每个变量的 CPT 表。最后，我们使用 `BayesianEstimator` 对样本数据进行贝叶斯估计，得到每个变量的 CPT 表。