用python写一个贝叶斯网络

贝叶斯网络在 Python 中是通过使用 `pgmpy` 库来实现的。你可以使用以下步骤来编写一个贝叶斯网络：

1. 安装 `pgmpy` 库：`pip install pgmpy`
2. 导入所需的模块：

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

3. 建立模型：

# 建立模型对象
model = BayesianModel()

# 向模型中添加节点
model.add_nodes_from(['A', 'B', 'C'])

# 向模型中添加边
model.add_edges_from([('A', 'C'), ('B', 'C')])

4. 定义节点的条件概率分布：

# 定义节点A的条件概率分布
cpd_a = TabularCPD(variable='A', variable_card=2, values=[[0.2, 0.8]])

# 定义节点B的条件概率分布
cpd_b = TabularCPD(variable='B', variable_card=2, values=[[0.5, 0.5]])

# 定义节点C的条件概率分布
cpd_c = TabularCPD(variable='C', variable_card=2, values=[[0.9, 0.1, 0.1, 0.9],
                                                         [0.1, 0.9, 0.9, 0.1]],
                  evidence=['A', 'B'], evidence_card=[2, 2])

5. 将条件概率分布加入模型中：

# 将条件概率分布加入模型中
model.add_cpds(cpd_a, cpd_b, cpd_c)

6. 检查模型是否合法：

# 检查模型是否合法
model.check_model()

现在你已经成功地编写了一个贝叶