使用Python构建贝叶斯网络的示例

Python实现贝叶斯网络：建模与推断

最新推荐文章于 2024-09-10 22:39:00 发布

StyVue

最新推荐文章于 2024-09-10 22:39:00 发布

阅读量428

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： python php 开发语言机器学习-深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/StyVue/article/details/133200580

机器学习-深度学习专栏收录该内容

122 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何使用Python构建贝叶斯网络，包括安装库、定义变量及依赖关系、进行推断操作。通过示例代码展示了如何计算给定观测值下变量的概率分布，并指出贝叶斯网络在人工智能、机器学习等领域的重要应用。

贝叶斯网络是一种用于建模概率关系的图形模型，可以帮助我们理解和推断各个变量之间的依赖关系。在本文中，我们将介绍如何在Python中使用贝叶斯网络进行建模和推断，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装pgmpy库，它是一个用于概率图模型的Python库。可以通过以下命令安装：

pip install pgmpy

在安装完成后，我们可以开始构建我们的贝叶斯网络。

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

# 创建一个空的贝叶斯网络模型
model = BayesianModel(

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

StyVue

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

使用 Python 使用贝叶斯神经网络从理论到实践

gongdiwudu的专栏

12-15

5741

在本文中，我们了解了如何构建一个机器学习模型，该模型结合了神经网络的强大功能，并且仍然保持概率方法进行预测。为了做到这一点，我们可以构建所谓的贝叶斯神经网络。

使用Python检测贝叶斯网络的因果关系检测

python122_的博客

04-25

997

虽然机器学习技术可以实现良好的性能，但提取与目标变量的因果关系并不直观。换句话说，就是：哪些变量对目标变量有直接的因果影响？机器学习的一个分支是贝叶斯概率图模型(Bayesian probabilistic graphical models)，也称为贝叶斯网络（Bayesian networks, BN），可用于确定这些因果因素。在我们深入讨论因果模型的技术细节之前，让我们先复习一些术语：包括"相关性"(correlation)和"关联性"(association)。注意，。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

贝叶斯网络Python

02-17

运行命令： $ python3 main.py --model=model.txt --test=test.txt 注意：默认方法是“可能性”。如果使用“转发”方法，请运行： $ python3 main.py --model=model.txt --test=test.txt --method=foward model.txt：包含贝叶斯图。 test.txt：包含查询。

Bayesian Network（贝叶斯网络） Python Program

04-26

用python写的一段贝叶斯网络的程序 This file describes a Bayes Net Toolkit that we will refer to now as BNT. This version is 0.1. Let's consider this code an "alpha" version that contains some useful functionality, but is not complete, and is not a ready-to-use "application". The purpose of the toolkit is to facilitate creating experimental Bayes nets that analyze sequences of events. The toolkit provides code to help with the following: (a) creating Bayes nets. There are three classes of nodes defined, and to construct a Bayes net, you can write code that calls the constructors of these classes, and then you can create links among them. (b) displaying Bayes nets. There is code to create new windows and to draw Bayes nets in them. This includes drawing the nodes, the arcs, the labels, and various properties of nodes. (c) propagating a-posteriori probabilities. When one node's probability changes, the posterior probabilities of nodes downstream from it may need to change, too, depending on firing thresholds, etc. There is code in the toolkit to support that. (d) simulating events ("playing" event sequences) and having the Bayes net respond to them. This functionality is split over several files. Here are the files and the functionality that they represent. BayesNetNode.py: class definition for the basic node in a Bayes net. BayesUpdating.py: computing the a-posteriori probability of a node given the probabilities of its parents. InputNode.py: class definition for "input nodes". InputNode is a subclass of BayesNetNode. Input nodes have special features that allow them to recognize evidence items (using regular-expression pattern matching of the string descriptions of events). OutputNode.py: class definition for "output nodes". OutputBode is a subclass of BayesNetNode. An output node can have a list of actions to be performed when the node's posterior probability exceeds a threshold ReadWriteSigmaFiles.py: Functionality for loading and saving Bayes nets in an XML format. SampleNets.py: Some code that constructs a sample Bayes net. This is called when SIGMAEditor.py is started up. SIGMAEditor.py: A main program that can be turned into an experimental application by adding menus, more code, etc. It has some facilities already for loading event sequence files and playing them. sample-event-file.txt: A sequence of events that exemplifies the format for these events. gma-mona.igm: A sample Bayes net in the form of an XML file. The SIGMAEditor program can read this type of file. Here are some limitations of the toolkit as of 23 February 2009: 1. Users cannot yet edit Bayes nets directly in the SIGMAEditor. Code has to be written to create new Bayes nets, at this time. 2. If you select the File menu's option to load a new Bayes net file, you get a fixed example: gma-mona.igm. This should be changed in the future to bring up a file dialog box so that the user can select the file. 3. When you "run" an event sequence in the SIGMAEditor, the program will present each event to each input node and find out if the input node's filter matches the evidence. If it does match, that fact is printed to standard output, but nothing else is done. What should then happen is that the node's probability is updated according to its response method, and if the new probability exceeds the node's threshold, then its successor ("children") get their probabilities updated, too. 4. No animation of the Bayes net is performed when an event sequence is run. Ideally, the diagram would be updated dynamically to show the activity, especially when posterior probabilities of nodes change and thresholds are exceeded. To use the BNT, do three kinds of development: A. create your own Bayes net whose input nodes correspond to pieces of evidence that might be presented and that might be relevant to drawing inferences about what's going on in the situation or process that you are analyzing. You do this by writing Python code that calls constructors etc. See the example in SampleNets.py. B. create a sample event stream that represents a plausible sequence of events that your system should be able to analyze. Put this in a file in the same format as used in sample-event-sequence.txt. C. modify the code of BNT or add new modules as necessary to obtain the functionality you want in your system. This could include code to perform actions whenever an output node's threshold is exceeded. It could include code to generate events (rather than read them from a file). And it could include code to describe more clearly what is going on whenever a node's probability is updated (e.g., what the significance of the update is -- more certainty about something, an indication that the weight of evidence is becoming strong, etc.)

Python的贝叶斯网络学习库pgmpy介绍和使用

Alvin_hcf的Blog

05-25

1万+

文章目录pgmpy代码记录包parameter Learningstructural Learning with Scorestructural Learning with Constraintstructural Learning with Hybridmian运行展示参数学习评分搜索约束混合 pgmpy Parameter learning: Given a set of data samples and a DAG that captures the dependencies between the

hedgehog:Python Python中的贝叶斯网络

04-14

Python中的贝叶斯网络这是用于的毫不含糊的Python库。对于严重的使用，您可能应该使用更成熟的项目，例如，，（基于后者）或什至。还有证据充分的包河嘿，你甚至可以去中世纪和使用类似 -我只是开玩笑，他们实际上有一个。顺便说一句，如果您不熟悉贝叶斯网络，那么我强烈推荐Patrick Winston的MIT关于概率推理的课程（，）。该项目的主要目标是用于教育目的。因此，比起表现，更强调简洁和简洁。我发现像这样的库很棒。但是，它们实际上包含数千行非显而易见的代码，这不利于简化和易于理解。我还付出了一些努力来设计一个可以充分利用的漂亮API。尽管性能不是此库的主要重点，但它相当有效，应该能够及时满足大多数用例。目录安装用法 :writing_hand: 手动结构 :crystal_ball: 概率推断 :red_question_mark: 缺少价值估算 :person_shrugging: 可能性估计 :game_die: 随机抽样 :abacus: 参数估计 :brick: 结构学习 :eyes: 可视化

贝叶斯网络构造（python版）

m0_57385293的博客

01-07

5910

贝叶斯网是一种帮助人们将概率统计应用于复杂领域，进行不确定性推理和数据分析的工具。他起源于人工智能领域的研究。贝叶斯网是一种系统地描述随机变量之间关系的语言。构造贝叶斯网的主要目的是进行概率推理，即计算一些事件发生的概率。贝叶斯网是概率论与图论相结合的产物，它一方面用图论的语言直观的揭示问题结构，另一方面又按照概率论的原则对问题结构加以利用，降低推理的计算复杂度。 贝叶斯网络的构造主要有两种方式：第一种是通过咨询专家手工构造；第二种是通过数据分析获得（讨论利用机器学习的方法...

python构建贝叶斯网络

09-13

你可以参考PBNT的文档和示例代码来了解更多关于如何使用Python构建贝叶斯网络的详细信息。此外，还可以参考《贝叶斯网络引论》一书和相关的开源项目和资源来深入学习贝叶斯网络的实现和应用。 Python贝叶斯网络...

贝叶斯网络原理及Python实践

热门推荐

leida_wt的博客

03-24

6万+

文章目录贝叶斯网络简介贝叶斯推断思路贝叶斯网络贝叶斯网络的实现应用步骤泰坦尼克数据集背景介绍模型结构搭建模型参数构建贝叶斯估计器推理自动设计网络结构->使用结构学习方法模型保存先验下载本文的相关数据集，代码见文末百度云 贝叶斯网络简介 贝叶斯网络是一种置信网络，一个生成模型。（判别模型，生成模型的区分可以这样：回答p(label|x)即样本x属于某一类别的可能的，就是判别模型，而回答p(x...

贝叶斯网络python代码_贝叶斯网络，看完这篇我终于理解了(附代码)！

weixin_39914938的博客

12-06

3105

1. 对概率图模型的理解概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，结合概率论与图论的知识，利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。由图灵奖获得者Pearl开发出来。如果用一个词来形容概率图模型(Probabilistic Graphical Model)的话，那就是“优雅”。对于一个实际问题，我们希望能够挖掘隐含在数据中的知识。概率图模型构建了这样一幅图，用观测结点表示观测到的数据，用隐含...

Python手写贝叶斯网络

qq_22593423的博客

09-20

1050

首先，我们需要定义强化学习的环境。环境是Agent与外部交互的场景，可以是一个游戏、一个模拟器或者其他实际应用。// 环境的状态// 获取当前状态// 执行动作并返回奖励// 执行动作并更新状态// ...// 返回奖励Agent是强化学习中的智能体，它通过与环境交互来学习最优策略。Agent包含策略、价值函数和模型等组件。// 策略// 价值函数// 模型// 根据策略选择动作// 更新策略、价值函数和模型// 更新策略// ...// 更新价值函数。

python中的贝叶斯网络构建(TabularCPD)

deercho的博客

05-01

7929

我只是应用一下说明一下，本文会详细说一下如何通过TabularCPD构造条件概率分布CPD（condition probability distribution）表格，以及各个参数的意义，如果需要完整的贝叶斯网络案例请看这个大神首先咱是这么个网络先把点点连起来，前面是箭头出来的事务，后面是箭头到达的事务，如L->N from pgmpy.models import BayesianNetwork my_model = BayesianNetwork([('L','N'),('I','N'),('S

贝叶斯结构学习检测因果关系

数据派THU

07-25

905

来源：数据STUDIO 本文约7300字，建议阅读10+分钟本文总结有关贝叶斯概率因果模型的概念，并提供演示实践教程。确定变量间的因果关系（causality）可能是一个具有挑战性的步骤，但它对于建模工作非常重要。本文将总结有关贝叶斯概率(Bayesian probabilistic)因果模型(causal models)的概念，然后提供一个实践教程，演示如何使用贝叶斯结构学习来检测因果关系。1...

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化卷积神经网络-双向长短时记忆循环神经网络分类模型(CNN-BiLSTM分类算法)项目实战

张陈亚的博客

09-03

1688

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化卷积神经网络-双向长短时记忆循环神经网络分类模型(CNN-BiLSTM分类算法)项目实战

贝叶斯网络python实现_在Python中使用贝叶斯网络的实例

weixin_32296621的博客

01-14

3928

我们在之前的文章中(请见文末给出的参考资料【1】)已经介绍了贝叶斯网络的基本原理，以及基于贝叶斯网络进行概率推断(Exact Inference)的消去法。本文将结合一个具体的例子来演示在Python中构建贝叶斯网络和概率推断的步骤与方法。一、Python贝叶斯网络实例在Python中进行基于贝叶斯网络的推断和分析可以考虑使用PyBBN包，该包提供的功能支持精确和近似两种推断方式。需要说明的是，P...