pgmpy的query怎么获知指定有效长度的概率

在pgmpy中，可以使用`query()`方法来计算条件概率分布。如果要指定有效长度，可以使用`evidence`参数来指定已知的变量取值，然后使用`n_jobs`参数来指定并行计算的进程数。接下来，可以使用`values`属性来获取指定变量的概率分布，并使用`normalize`方法对其进行归一化，使得概率之和为1。在得到归一化的概率分布后，可以使用`get_values()`方法来获取指定有效长度的概率。具体实现如下：

from pgmpy.inference import VariableElimination

# 构建贝叶斯网络
# ...

# 创建VariableElimination对象
infer = VariableElimination(model)

# 计算条件概率分布
evidence = {'A': 1, 'C': 0}  # 已知变量的取值
query_var = 'B'  # 需要查询的变量
dist = infer.query([query_var], evidence=evidence, n_jobs=1)

# 获取指定有效长度的概率
prob = dist.values[:2]  # 假设有效长度为2
prob /= prob.sum()  # 归一化
print(prob)

在上述代码中，`dist.values`返回了查询变量的概率分布，`[:2]`表示取前两个元素，即有效长度为2的概率。`/= prob.sum()`是对概率分布进行归一化的操作，使得概率之和为1。

相关问题

怎么使pgmpy的query输出的条件概率表中的各个概率都为指定的有效长度的概率值

在 pgmpy 中，离散因子（DiscreteFactor）对象的 values 属性保存的是该因子的所有取值。当你使用 VariableElimination.query() 方法计算概率分布时，PGMpy 会自动归一化概率分布，使得各个条件概率之和为 1，每个条件概率的有效长度就会被自动计算出来。

如果你想要指定条件概率的有效长度，可以通过设置变量的势（cardinality）来实现。例如，假设你想要获得一个三元变量的条件概率分布，且各个条件概率都为有效长度为 5 的概率值，可以按照以下步骤操作：

from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD

# 创建一个三元变量
variable = 'XYZ'
cardinality = [5, 5, 5]

# 创建一个条件概率表
cpd = TabularCPD(variable, len(cardinality), cardinality)

# 将所有概率值设置为有效长度为 5 的概率值
cpd.values = np.ones((np.prod(cardinality),)) / 5

# 输出条件概率表
print(cpd)

在上述代码中，我们首先创建一个三元变量 'XYZ'，并将其势设置为 [5, 5, 5]。然后，我们使用 pgmpy 的 TabularCPD 类创建一个条件概率表，并将其所有概率值初始化为 1/5。最后，我们输出这个条件概率表。

注意：在上述代码中，我们使用了 NumPy 的 np.prod() 方法来计算变量势的乘积。这里假设所有变量的势都相等。如果不相等，需要对每个变量的势分别求乘积。

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。