贝叶斯网络python

贝叶斯网络是一种概率图模型，用于表示变量之间的依赖关系。在Python中，可以使用第三方库如pgmpy和pomegranate来构建和推断贝叶斯网络。

例如，使用pgmpy库可以按照以下步骤构建一个简单的贝叶斯网络：

1. 定义变量和它们的状态
2. 定义条件概率表(CPT)
3. 定义网络结构
4. 创建贝叶斯网络对象

下面是一个简单的示例代码：

from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD

# 定义变量和它们的状态
variable_states = {
    'A': ['a0', 'a1'],
    'B': ['b0', 'b1'],
    'C': ['c0', 'c1']
}

# 定义条件概率表(CPT)
cpd_a = TabularCPD(variable='A', variable_card=2, values=[[0.6, 0.4]])
cpd_b = TabularCPD(variable='B', variable_card=2, values=[[0.7, 0.3]])
cpd_c = TabularCPD(variable='C', variable_card=2, 
                    values=[[0.8, 0.3, 0.4, 0.1], [0.2, 0.7, 0.6, 0.9]],
                    evidence=['A', 'B'], evidence_card=[2, 2])

# 定义网络结构
model = BayesianModel([('A', 'C'), ('B', 'C')])

# 添加条件概率表
model.add_cpds(cpd_a, cpd_b, cpd_c)

# 检查模型是否合法
model.check_model()