Pgmpy的query

Pgmpy是一个用于概率图模型的Python库。它提供了用于构建、管理和推断概率图模型的工具和算法。 Pgmpy中的query方法用于执行概率推断，它可以回答给定条件下的概率问题。

具体来说，query方法需要三个参数：variables、evidence和elimination_order。其中，variables是我们想要查询的变量，evidence是我们已知的证据，elimination_order是指定变量消除的顺序。

例如，假设我们有一个简单的贝叶斯网络，其中有两个节点：A和B。我们想要知道在给定A的条件下B的概率是多少。我们可以使用query方法来回答这个问题，代码如下：

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

model = BayesianModel([('A', 'B')])
cpd_a = TabularCPD('A', 2, [[0.5], [0.5]])
cpd_b = TabularCPD('B', 2, [[0.3, 0.7], [0.7, 0.3]], evidence=['A'], evidence_card=[2])
model.add_cpds(cpd_a, cpd_b)

infer = VariableElimination(model)
q = infer.query(['B'], evidence={'A': 0}, elimination_order=['B'])
print(q['B'])

在这个例子中，我们首先定义了我们的贝叶斯网络模型，并指定了A和B之间的依赖关系。然后我们定义了节点A和B的条件概率分布。接下来，我们使用VariableElimination类来执行概率推断，并使用query方法计算在A=0的条件下B=1的概率。最后，我们打印出计算得到的概率值。