cpd_burglary = TabularCPD( variable="Burglary", variable_card=2, values=[[0.999], [0.001]] )中各参数的含义

在这里，参数的含义如下：

- variable: 定义了该条件概率分布（CPD）所对应的变量的名称，这里是"Burglary"表示这是用来描述“入室盗窃”这一事件的CPD。
- variable_card: 表示该变量的基数，即该变量可能取到的不同状态的数量。在这里，我们的"Burglary"变量只有两种状态，即True和False，因此variable_card=2。
- values: 定义了每种可能取值组合下，该变量的概率分布。在这里，我们只有一个变量，因此values仅包含一列。我们可以看到，当Burglary为True的时候，P(Burglary=True)=0.999，当Burglary为False的时候，P(Burglary=False)=0.001。

所以，这个CPD描述了在没有其他先验信息的情况下，入室盗窃事件发生的概率非常小。

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cpd_burglary = TabularCPD( variable="Burglary", variable_card=2, values=[[0.999], [0.001]] )中values参数的含义

在这个例子中，`values`参数指定了变量"Burglary"的条件概率分布。具体来说，这个参数是一个二维数组，第一维表示"Burglary"变量取值为True或False的可能性，第二维表示该变量在不同条件下的概率值。在这个例子中，由于只有一个变量"Burglary"，因此只有一个可能的取值，即[0.999, 0.001]。其中，0.999表示在Burglary为True的情况下，概率为0.999；0.001表示在Burglary为False的情况下，概率为0.001。因此，我们可以理解为该条件概率分布表示了在没有其他因素的情况下，Burglary发生的概率为0.999。

#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。