anaconda编写贝叶斯网络三个父节点一个字节点模型代码

首先，需要安装 `pgmpy` 包来创建贝叶斯网络模型。可以使用以下命令来安装：

!pip install pgmpy

接下来，我们可以使用以下代码来创建一个三个父节点和一个子节点的贝叶斯网络模型：

from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD

# 创建贝叶斯网络模型
model = BayesianModel([('A', 'C'), ('B', 'C'), ('C', 'D')])

# 定义每个节点的条件概率分布
cpd_A = TabularCPD('A', 2, [[0.6], [0.4]])
cpd_B = TabularCPD('B', 2, [[0.7], [0.3]])
cpd_C = TabularCPD('C', 2, [[0.8, 0.4, 0.7, 0.1], [0.2, 0.6, 0.3, 0.9]],
                   evidence=['A', 'B'], evidence_card=[2, 2])
cpd_D = TabularCPD('D', 2, [[0.9, 0.4], [0.1, 0.6]],
                   evidence=['C'], evidence_card=[2])

# 将条件概率分布添加到相应的节点
model.add_cpds(cpd_A, cpd_B, cpd_C, cpd_D)

# 检查模型是否合法
model.check_model()

在上面的代码中，我们首先定义了一个三个父节点和一个子节点的贝叶斯网络模型，然后为每个节点定义了条件概率分布。最后，我们将条件概率分布添加到相应的节点，并检查模型是否合法。