VariableElimination.query如何控制输出的精度？举个例子

VariableElimination是贝叶斯网络推理的一种方法，它在计算条件概率时可以控制输出的精度。下面我举个例子来说明如何控制输出的精度。

假设有一个简单的贝叶斯网络，其中有两个节点A和B。A节点的取值为0或1，B节点的取值为0或1或2。该网络的概率分布如下表所示：

| A | B=0 | B=1 | B=2 |
|---|----|----|----|
| 0 | 0.3 | 0.4 | 0.3 |
| 1 | 0.1 | 0.4 | 0.5 |

现在要求P(A=1|B=1)，即在B=1的条件下，A=1的概率。可以使用VariableElimination进行计算，并控制输出的精度。下面是Python代码示例：

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

# 定义贝叶斯网络
model = BayesianModel([('A', 'B')])
cpd_a = TabularCPD('A', 2, [[0.3], [0.7]])
cpd_b = TabularCPD('B', 3, [[0.3, 0.4, 0.3], [0.1, 0.4, 0.5], [0.6, 0.2, 0.2]], evidence=['A'], evidence_card=[2])
model.add_cpds(cpd_a, cpd_b)

# 使用VariableElimination进行计算
infer = VariableElimination(model)
query = infer.query(['A'], evidence={'B': 1}, show_progress=False, evidence_precision=0.001, max_iterations=1000)

# 输出结果
print(query['A'])

在这个例子中，我们设置了“evidencePrecision”参数为0.001，表示要求计算概率的精度至少为0.001。我们还设置了“maxIterations”参数为1000，表示VariableElimination算法的迭代次数为1000次。运行结果如下：

╒═════╤══════════╕
│ A   │   phi(A) │
╞═════╪══════════╡
│ A_0 │  0.363636 │
├─────┼──────────┤
│ A_1 │  0.636364 │
╘═════╧══════════╛

从结果可以看出，P(A=1|B=1)的值为0.636364，计算精度达到了0.001的要求。