贝叶斯网络在Python中的实例

孙者行

于 2023-09-24 04:02:43 发布

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文章标签： python 开发语言机器学习-深度学习

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本文介绍了如何在Python中利用第三方库构建和操作贝叶斯网络。通过一个简单的例子展示了如何定义变量间的依赖关系，计算边缘概率和条件概率分布，为理解和应用贝叶斯网络提供基础。

贝叶斯网络（Bayesian Network）是一种概率图模型，用于建模变量之间的依赖关系。它由节点和有向边组成，节点表示随机变量，有向边表示变量之间的依赖关系。在Python中，我们可以使用第三方库 pgmpy 来构建和操作贝叶斯网络。

首先，我们需要安装 pgmpy 库。可以使用以下命令在命令行中进行安装：

pip install pgmpy

安装完成后，我们可以开始构建贝叶斯网络并进行推理。以下是一个简单的示例，假设我们有两个随机变量 A 和 B，其中 B 依赖于 A。

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

# 创建贝叶斯网络模型
model

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在Python中使用贝叶斯网络的实例

白马负金羁

05-17

1万+

我们在之前的文章中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，最后还会介绍一个带有图形用户界面的贝叶斯网络分析工具

【数据挖掘】贝叶斯网络理论及Python实现

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在本书《贝叶斯分析与Python实战》中，作者奥斯瓦尔多·马丁深入浅出地介绍了贝叶斯统计的核心思想，并结合Python编程语言与PyMC3工具包，指导读者从基础到复杂模型的构建。书中内容从单参数推断开始，逐步过渡到多...

邻接矩阵转网络图

u014299761的博客

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逛知乎看到的，老是忘记，记一下： import networkx as nx graph = nx.from_numpy_matrix(Matrix) networkx自带函数将邻接矩阵转为网络图

贝叶斯网络python代码,python实现贝叶斯网络的特定应用程序

weixin_34467704的博客

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502

我在空闲的时间里一直在做这种事。我想我现在是我的第三个或第四个版本的这个相同的问题。我实际上准备发布另一个版本的Fathom(https://github.com/davidrichards/fathom/wiki)包括动态贝叶斯模型和不同的持久层。正如我试图让我的答案清楚，它已经相当长。我为此道歉。这里是我一直在攻击的问题，这似乎回答了你的一些问题(有点间接)：我开始与犹太珍珠的信念传播在贝叶斯...

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

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.)

贝叶斯网络程序

03-12

提供详细的贝叶斯网络python程序，并提供具体实例验证，

贝叶斯网络工具箱-Python

05-15

此工具箱只支持Python2版本，在Python3下可以自行修改。允许使用单纯Python语言构建贝叶斯网络。包含构建离散的贝叶斯网以及高斯贝叶斯网，推理算法包含消息树以及MCMC采样等。允许搭建因子图模式下的BN网，同时包括网络实例。有不清楚的地方欢迎一起交流。

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Python 贝叶斯网络工具箱 (PBNT) Python 2.7 的贝叶斯网络模型 PBNT 是由 Elliot Cohen 在 2005 年创建的 Python 贝叶斯网络模型。此版本更新了他为 Python 2.4 构建的版本，并增加了对现代 Python 库的支持。最重要的是，它删除了对 numArray 的引用并将其替换为 numPy。使用这个库，可以在每个节点上输入一个带有概率/条件概率的贝叶斯网络，以计算网络上查询的边际概率和条件概率。该项目的原始版本 PBNT用途您必须首先安装包。 ###包含的示例网络：示例文件给出了如何实现贝叶斯网络的简单示例。它使用由 4 个节点创建的贝叶斯网络，Cloudy、Rainy、Sprinkler 和 WetGrass。以下是内联样式的网络布局：要运行示例文件，请导航到示例目录并运行： $ python exam

贝叶斯网络python实现_特定应用的贝叶斯网络的pythonic实现

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我在业余时间一直在做这种事。我想我现在也在研究这个问题的第三或第四个版本。我正在准备发布另一个Fathom版本(https://github.com/davidrichards/Fathom/wiki)，其中包含动态贝叶斯模型和不同的持久层。当我试图把我的答案说清楚的时候，它变得很长。我为此道歉。以下是我如何解决这个问题，它似乎回答了你的一些问题(有些间接)：我先从朱迪亚·珀尔(JudeaPear...

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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中的贝叶斯网络构建(TabularCPD)

deercho的博客

05-01

7919

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