python代码针对鸢尾花数据集建立贝叶斯信念网络模型并评估准确率

好的，以下是针对鸢尾花数据集建立贝叶斯信念网络模型并评估准确率的Python代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.estimators import MaximumLikelihoodEstimator
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv('iris.csv')

# 将数据集分为训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义变量名和变量之间的依赖关系
model = BayesianModel([('SepalLengthCm', 'PetalLengthCm'), ('SepalWidthCm', 'PetalLengthCm'), ('PetalLengthCm', 'Species')])

# 使用最大似然估计法对参数进行学习
model.fit(train_data, estimator=MaximumLikelihoodEstimator)

# 使用变量消元算法进行推断
y_true = test_data['Species'].values
y_pred = []
for index, row in test_data.iterrows():
    query = model.predict(row)
    y_pred.append(query['Species'])

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print('准确率为：', accuracy)

以上代码中，我们使用`pgmpy`库来构建贝叶斯信念网络模型，并且使用`iris.csv`数据集进行学习和评估。在模型构建时，我们定义了三个变量：花萼长度、花萼宽度和花瓣长度，它们之间的依赖关系是花萼长度和花萼宽度对花瓣长度的影响，以及花瓣长度对鸢尾花种类的影响。在学习参数时，我们使用了最大似然估计法。然后，我们将数据集分为训练集和测试集，使用变量消元算法对测试集中每个样本进行推断，并计算准确率。