pympy库用贝叶斯网络进行预测的代码
时间: 2024-01-26 08:02:28 浏览: 33
以下是使用PyMC库进行贝叶斯网络预测的示例代码:
```python
import numpy as np
import pymc3 as pm
# 定义贝叶斯网络
with pm.Model() as model:
# 定义观测值的先验分布
A = pm.Normal('A', mu=0, sd=1)
B = pm.Normal('B', mu=0, sd=1)
# 定义观测值的条件分布
C = pm.Deterministic('C', 2 * A + 3 * B)
D = pm.Poisson('D', mu=np.exp(C), observed=np.array([1, 2, 3, 4, 5]))
# 进行采样
trace = pm.sample(10000, tune=5000)
# 预测未来值
with model:
# 定义预测值的条件分布
C_pred = pm.Deterministic('C_pred', 2 * A + 3 * B)
D_pred = pm.Poisson('D_pred', mu=np.exp(C_pred), shape=10)
# 进行采样
trace_pred = pm.sample_posterior_predictive(trace, vars=[D_pred])
D_pred_mean = trace_pred['D_pred'].mean(axis=0)
```
在这个示例中,我们定义了一个简单的贝叶斯网络,其中观测值 `D` 服从泊松分布,它的参数是一个由 `A` 和 `B` 线性组合得到的值 `C`。我们使用 `Poisson()` 和 `Deterministic()` 函数定义了观测值的条件分布和确定性转换函数。我们使用 `Normal()` 函数定义了 `A` 和 `B` 的先验分布。然后,我们使用 `sample()` 函数对贝叶斯网络进行采样,并使用 `sample_posterior_predictive()` 函数对未来值进行预测。在这个例子中,我们预测了 10 个未来观测值的均值。
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