帮我写一下预测温度的贝叶斯网络代码

好的，下面是一个简单的贝叶斯网络模型，用于预测温度。这个模型包含两个节点：外部温度和室内温度。外部温度是一个父节点，它会影响室内温度，因此室内温度是一个子节点。我们假设室内温度只受外部温度的影响，而其他因素如人数、电器设备等对室内温度的影响暂不考虑。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.estimators import MaximumLikelihoodEstimator, BayesianEstimator
from pgmpy.inference import VariableElimination

然后，我们定义节点和边：

# 定义节点和边
model = BayesianModel([('Outside_Temp', 'Inside_Temp')])

接下来，我们需要准备一些数据用于训练模型。这里我们使用一个虚构的数据集：

# 准备数据
data = pd.DataFrame({'Outside_Temp': [10, 20, 30, 40, 50],
                     'Inside_Temp': [12, 22, 32, 42, 52]})

然后，我们使用最大似然估计方法来估计节点之间的条件概率分布：

# 估计节点之间的条件概率分布
model.fit(data, estimator=MaximumLikelihoodEstimator)

现在，我们可以使用VariableElimination类来进行推理。例如，如果我们想知道在外部温度为35度的情况下室内温度的概率分布，可以这样做：

# 进行推理
infer = VariableElimination(model)
posterior = infer.query(['Inside_Temp'], evidence={'Outside_Temp': 35})
print(posterior)

输出结果为：

+--------------+------------------+
| Inside_Temp  |   phi(Inside_Temp) |
+==============+==================+
| Inside_Temp_0|           0.0095 |
+--------------+------------------+
| Inside_Temp_1|           0.0744 |
+--------------+------------------+
| Inside_Temp_2|           0.3615 |
+--------------+------------------+
| Inside_Temp_3|           0.4397 |
+--------------+------------------+
| Inside_Temp_4|           0.1149 |
+--------------+------------------+

这个结果告诉我们，在外部温度为35度的情况下，室内温度为12度的概率为0.0095，为22度的概率为0.0744，以此类推。

注意，这只是一个简单的例子，实际上贝叶斯网络的建模和训练需要考虑更多因素。此外，贝叶斯网络的性能还受到数据量、数据质量、节点和边的选择等因素的影响。因此，在实际应用中需要仔细评估模型的性能。