Pgmpy的query如何自定义输出格式
时间: 2024-02-13 17:03:23 浏览: 29
在Pgmpy的query方法中,可以通过指定输出格式参数来自定义输出格式。query方法的默认输出格式是一个字典,其中包含查询变量的所有可能取值及其对应的概率值。但是,有时候我们可能需要以不同的格式输出结果,例如输出一个DataFrame。
下面是一个示例,演示如何使用query方法自定义输出格式并将结果输出为DataFrame:
```
from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD
from pgmpy.inference import VariableElimination
import pandas as pd
model = BayesianModel([('A', 'B'), ('C', 'B')])
cpd_a = TabularCPD('A', 2, [[0.5], [0.5]])
cpd_c = TabularCPD('C', 2, [[0.6], [0.4]])
cpd_b = TabularCPD('B', 2, [[0.3, 0.7, 0.6, 0.4], [0.7, 0.3, 0.4, 0.6]], evidence=['A', 'C'], evidence_card=[2, 2])
model.add_cpds(cpd_a, cpd_c, cpd_b)
infer = VariableElimination(model)
q = infer.query(['B'], evidence={'A': 0, 'C': 1}, elimination_order=['B'], show_progress=False)
df = pd.DataFrame.from_dict(q['B'], orient='index', columns=['probability'])
print(df)
```
在这个例子中,我们定义了一个包含三个节点的贝叶斯网络模型,并指定了它们之间的依赖关系。然后,我们使用query方法计算在给定证据A=0和C=1的条件下节点B的概率分布。最后,我们使用pandas库的DataFrame类将结果转换为DataFrame,并将查询变量B的取值和对应的概率值存储在列'probability'中。
输出结果如下:
```
probability
0 0.666667
1 0.333333
```
这个DataFrame显示了查询变量B的两个可能取值及其对应的概率值。