#设置参数 from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD cpd_poll = TabularCPD(variable='Pollution', variable_card=2, values=[[0.9], [0.1]]) cpd_smoke = TabularCPD(variable='Smoker', variable_card=2, values=[[0.3], [0.7]]) cpd_cancer = TabularCPD(variable='Cancer', variable_card=2, values=[[0.03, 0.05, 0.001, 0.02], [0.97, 0.95, 0.999, 0.98]], evidence=['Smoker', 'Pollution'], evidence_card=[2, 2]) cpd_xray = TabularCPD(variable='Xray', variable_card=2, values=[[0.9, 0.2], [0.1, 0.8]], evidence=['Cancer'], evidence_card=[2]) cpd_dysp = TabularCPD(variable='Dyspnoea', variable_card=2, values=[[0.65, 0.3], [0.35, 0.7]], evidence=['Cancer'], evidence_card=[2]) cancer_model.add_cpds(cpd_poll, cpd_smoke, cpd_cancer, cpd_xray, cpd_dysp)

这个代码片段是用于构建一个概率图模型，表示一个人是否有肺癌的可能性，其中 Pollution 和 Smoker 是两个影响因素，Cancer 是事件，Xray 和 Dyspnoea 是观测变量。这段代码使用了 pgmpy 库中的 TabularCPD 类来定义各个变量的条件概率分布表，然后将这些条件概率分布表加入到 cancer_model 中，从而构建出一个完整的概率图模型。

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from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD什么意思？解释的时候将一些专有名词讲清楚点

`pgmpy` 是一个 Python 的库，可以用于概率图模型的建模、推断和学习。其中 `TabularCPD` 是 `pgmpy` 中的一个类，表示离散变量的条件概率分布。

在概率图模型中，每个节点都表示一个随机变量，而节点之间的边表示它们之间的依赖关系。条件概率分布（CPD）是用于描述节点之间依赖关系的一种方式。对于每个节点，其 CPD 会描述在给定其父节点的取值情况下，该节点取值的概率分布。`TabularCPD` 表示的是一种基于表格的 CPD，即它将每个可能的取值组合对应到其对应的概率值。

例如，假设我们有两个随机变量 A 和 B，其中 B 是 A 的父节点，那么 `TabularCPD` 可以用来表示 A 在不同的 B 取值下的条件概率分布。如果 B 有两种可能的取值（True 和 False），A 有三种可能的取值（a1、a2 和 a3），那么 `TabularCPD` 可以表示如下：

╒═════╤════════╤════════╕
│ B   │ B(True)│ B(False)│
├─────┼────────┼─────────┤
│ A=a1│ 0.3    │ 0.6     │
├─────┼────────┼─────────┤
│ A=a2│ 0.4    │ 0.3     │
├─────┼────────┼─────────┤
│ A=a3│ 0.3    │ 0.1     │
╘═════╧════════╧════════╛

上述表格表示在 B 为 True 时，A 取值为 a1 的概率为 0.3，取值为 a2 的概率为 0.4，取值为 a3 的概率为 0.3；在 B 为 False 时，A 取值为 a1 的概率为 0.6，取值为 a2 的概率为 0.3，取值为 a3 的概率为 0.1。`TabularCPD` 就是用来表示这种类型的表格形式的 CPD 的。

这段代码是什么意思：from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD from pgmpy.models import BayesianNetwork from pgmpy.inference import VariableElimination import numpy as np import pandas as pd from pgmpy.models import BayesianModel from pgmpy.estimators import MaximumLikelihoodEstimator, BayesianEstimator forest_fires_model = BayesianNetwork([('PV', 'CF'), ('TS', 'CF'), ('TS', 'LT'), ('CF', 'FF'), ('LT', 'FF')]) Park_visitors_cpd = TabularCPD( variable='PV', # node name variable_card=2, # number of value of nodes values=[[0.97], [0.03]] ) Thunderstorms_cpd = TabularCPD( variable='TS', variable_card=2, values=[[0.1], [0.9]] ) Camp_fires_cpd = TabularCPD( variable='CF', variable_card=2, values=[[0.23, 0, 0.8, 0.02], [0.77, 1.00, 0.2, 0.98]], evidence=['PV', 'TS'], evidence_card=[2, 2] ) Lightning_cpd = TabularCPD( variable='LT', variable_card=2, values=[[0.43, 0.02], [0.57, 0.98]], evidence=['TS'], evidence_card=[2] ) Forest_fire_cpd = TabularCPD( variable='FF', variable_card=2, values=[[0.24, 0.13, 0.07, 0.06], [0.76, 0.87, 0.93, 0.94]], evidence=['CF','LT'], evidence_card=[2, 2] ) forest_fires_model.add_cpds( Park_visitors_cpd, Thunderstorms_cpd, Camp_fires_cpd, Lightning_cpd, Forest_fire_cpd ) forest_fires_model.get_cpds() forest_fires_model.get_independencies() print(forest_fires_model.check_model()) forest_fires_infer = VariableElimination(forest_fires_model) prob_FF = forest_fires_infer.query( variables=['FF'], evidence={'PV': 1}) print(prob_FF) prob_PV = forest_fires_infer.query( variables=['PV'], evidence={'FF': 1,'TS': 0}) print(prob_PV) a = [20,100,1000,10000] for i in a: try: print("samples number is: ", i) # get data raw_data = np.random.randint(low=0, high=2, size=(i, 5)) data = pd.DataFrame(raw_data, columns=['PV', 'TS', 'CF', 'LT', 'FF']) data.head() # build model model = BayesianNetwork([('PV', 'CF'), ('TS', 'CF'), ('TS', 'LT'), ('CF', 'FF'), ('LT', 'FF')]) # train based on MaximumLikelihood model.fit(data, estimator=BayesianEstimator) for cpd in model.get_cpds(): # print probability print("CPD of {variable}:".format(variable=cpd.variable)) print(cpd) except Exception as e: print(e)

这段代码是一个基于贝叶斯网络的森林火灾模型。首先，导入了一些必要的库和模块。然后，定义了一个贝叶斯网络对象forest_fires_model，其中包含了节点之间的依赖关系。接下来，通过TabularCPD类定义了各个节点的条件概率分布表（CPD），即给定父节点的情况下子节点的概率分布。然后，将这些CPD添加到贝叶斯网络对象中。

之后，通过调用get_cpds()方法和get_independencies()方法分别获取模型的所有CPDs和节点之间的独立性关系。然后，通过调用check_model()方法检查模型的一致性。

接下来，创建一个VariableElimination对象forest_fires_infer，用于进行推理。分别使用query()方法查询给定条件下的变量概率，并将结果打印出来。

最后，通过循环生成不同数量的样本数据，并使用BayesianEstimator进行模型训练和参数估计。然后打印每个节点的条件概率分布表。

注意：代码中可能存在排版错误，请根据需要进行适当调整。