贝叶斯预测建模的matlab代码

贝叶斯网络建模的Matlab代码可以使用FULLBNT工具箱来实现。以下是一个简单的示例代码：

% 导入FULLBNT工具箱
addpath('FULLBNT路径');

% 创建贝叶斯网络对象
N = 3;  % 变量数量
dag = zeros(N);
dag(1,2) = 1;  % 变量1为父节点，变量2为子节点
dag(1,3) = 1;  % 变量1为父节点，变量3为子节点

% 定义变量的取值范围
node_sizes = [2, 2, 2];  % 所有变量的取值范围均为2

% 创建贝叶斯网络
bnet = mk_bnet(dag, node_sizes);

% 设置变量的名称
bnet.CPD{1} = tabular_CPD(bnet, 1, 'CPT', 'unif');
bnet.CPD{2} = tabular_CPD(bnet, 2, 'CPT', 'unif');
bnet.CPD{3} = tabular_CPD(bnet, 3, 'CPT', 'unif');

% 观测数据
data = cell(N, 1000);
data(1,:) = num2cell(randi(2,1,1000));
data(2,:) = num2cell(randi(2,,1000));
data(3,:) = num2cell(randi(2,1,1000));

% 训练贝叶斯网络
engine = jtree_inf_engine(bnet);
bnet = learn_params(bnet, data);

% 预测
evidence = cell(1, N);
evidence{1} = 1;  % 变量1的取值为1
evidence{2} = [];  % 变量2未知
evidence{3} = [];  % 变量3未知
[engine, loglik] = enter_evidence(engine, evidence);
marg = marginal_nodes(engine, 2);  % 预测变量2的概率分布

% 显示预测结果
disp(marg.T);