贝叶斯网络python代码
时间: 2023-10-01 08:02:11 浏览: 54
以下是一个简单的贝叶斯网络的Python代码,用于推断两个变量之间的关系:
```python
import numpy as np
from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD
from pgmpy.inference import VariableElimination
# 定义贝叶斯网络模型
model = BayesianModel([('X', 'Y')])
# 定义变量的条件概率分布
cpd_x = TabularCPD(variable='X', variable_card=2, values=[[0.5], [0.5]])
cpd_y = TabularCPD(variable='Y', variable_card=2, values=[[0.5, 0.2], [0.5, 0.8]], evidence=['X'], evidence_card=[2])
# 将条件概率分布添加到模型中
model.add_cpds(cpd_x, cpd_y)
# 检查模型是否有效
model.check_model()
# 定义推断引擎
infer = VariableElimination(model)
# 推断X=0的情况下,Y的概率分布
posterior = infer.query(['Y'], evidence={'X': 0})
print(posterior['Y'].values)
```
在这个示例中,我们定义了一个简单的贝叶斯网络,其中X和Y是两个变量。我们使用pgmpy库来定义网络和条件概率分布,并使用VariableElimination推断引擎进行推断。在这个示例中,我们计算了在X=0的情况下,Y的概率分布。
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