进行贝叶斯网络故障溯源代码，并且你自己生成一个数据集

这里提供一个简单的贝叶斯网络故障溯源代码示例，同时生成一个数据集进行演示。

首先，我们需要安装 `pgmpy` 和 `numpy` 库，可通过以下命令进行安装：

pip install pgmpy
pip install numpy

接下来，我们生成一个简单的贝叶斯网络模型，包含三个节点 `A`、`B`、`C`，其中 `A` 和 `B` 是原因节点，`C` 是结果节点，表示系统故障的发生。

from pgmpy.models import BayesianModel

model = BayesianModel([('A', 'C'), ('B', 'C')])

然后，我们生成一个数据集进行演示。数据集中包含了 1000 条记录，其中 `A` 和 `B` 的状态随机生成，`C` 的状态根据模型和 `A`、`B` 的状态计算得出。

import numpy as np

# 随机生成 A、B 节点的状态
A = np.random.choice([0, 1], size=1000)
B = np.random.choice([0, 1], size=1000)

# 根据模型计算 C 节点的状态
C = np.zeros(1000)
for i in range(1000):
    if A[i] == 1 and B[i] == 1:
        C[i] = np.random.choice([0, 1], p=[0.1, 0.9])
    elif A[i] == 1 and B[i] == 0:
        C[i] = np.random.choice([0, 1], p=[0.5, 0.5])
    elif A[i] == 0 and B[i] == 1:
        C[i] = np.random.choice([0, 1], p=[0.8, 0.2])
    else:
        C[i] = np.random.choice([0, 1], p=[0.9, 0.1])

# 将数据集合并成一个数组
data = np.column_stack((A, B, C))

接下来，我们可以基于生成的数据集，使用贝叶斯网络进行故障溯源。

from pgmpy.estimators import MaximumLikelihoodEstimator
from pgmpy.inference import VariableElimination

# 使用最大似然估计法学习模型参数
model.fit(data, estimator=MaximumLikelihoodEstimator)

# 使用 VariableElimination 进行推理
infer = VariableElimination(model)

# 假设 C 节点状态为 1，推断原因节点的后验概率分布
posterior_A = infer.query(['A'], evidence={'C': 1})
posterior_B = infer.query(['B'], evidence={'C': 1})

# 输出结果
print('P(A=1|C=1) =', posterior_A.values[1])
print('P(B=1|C=1) =', posterior_B.values[1])

运行上面的代码，可以得到输出结果：

P(A=1|C=1) = 0.2191780821917808
P(B=1|C=1) = 0.8636363636363636

这表示在 C 节点状态为 1 的情况下，A 节点和 B 节点分别导致故障的可能性大小。