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这就是为什么我问这个问题:
去年,我编写了一些C++代码来计算特定类型模型(由贝叶斯网络描述)的后验概率。该模型运行良好,其他人开始使用我的软件。现在,我想改进我的模型。由于我已经为新模型编写了略有不同的推理算法,因此我决定使用python,因为运行时并不是至关重要的,并且python可以让我编写更加优雅和易于管理的代码。
通常在这种情况下,我会在python中搜索现有的贝叶斯网络包,但是我使用的推理算法是我自己的,并且我还认为这将是一个很好的机会,以了解更多关于python良好设计的知识。
我已经找到了一个很棒的用于网络图的python模块(networkx),它允许您将字典附加到每个节点和每个边缘。本质上,这将使我可以指定节点和边的属性。
对于特定的网络及其观察到的数据,我需要编写一个函数来计算模型中未分配变量的可能性。
例如,在经典的“亚洲”网络(http://www.bayesserver.com/Resources/Images/AsiaNetwork.png)中,已知“XRay结果”和“呼吸困难”的状态,我需要编写一个函数来计算其他变量具有特定值的可能性(根据某些模型) )。
这是我的编程问题:
我将尝试一些模型,将来有可能在此之后再尝试其他模型。例如,一种模型可能看起来完全像亚洲网络。在另一种模型中,可以将“从亚洲访问”添加到“有肺癌”。另一个模型可能使用原始的有向图,但是给定“肺结核或癌症”和“有支气管炎”节点的“呼吸困难”节点的概率模型可能有所不同。所有这些模型将以不同的方式计算可能性。
所有模型将有大量重叠;例如,如果所有输入均为“0”,则进入“或”节点的多个边将始终为“0”,否则为“1”。但是某些模型的节点将采用某个范围内的整数值,而其他模型将为 bool 值。
过去,我一直在努力编写此类程序。我不会撒谎;有大量的复制和粘贴代码,有时我需要将单个方法中的更改传播到多个文件。这次我真的很想花时间做正确的事情。
一些选项:
最佳答案
业余时间我一直在从事这类工作。我想我现在正在处理同一问题的第三版或第四版。我实际上正准备发布另一个版本的Fathom(https://github.com/davidrichards/fathom/wiki),其中包含动态贝叶斯模型和不同的持久层。
当我试图弄清楚我的答案时,它已经相当长了。我对此表示歉意。这是我一直在解决问题的方式,它似乎回答了您的某些问题(某种程度上是间接的):
我从Judea Pearl在贝叶斯网络中对信念传播的分解开始。也就是说,它是一个图表,其中 parent 有先验几率(因果支持),而 child 有几率(诊断支持)。这样,基本类就是BeliefNode,就像您在BeliefNodes之间的一个额外节点LinkMatrix所描述的那样。通过这种方式,我通过我使用的LinkMatrix类型显式选择了我正在使用的可能性类型。它使解释信念网络之后的工作变得更容易,并使计算更简单。
我对基本BeliefNode所做的任何子类化或更改都将用于对连续变量进行装箱,而不是更改传播规则或节点关联。
我决定将所有数据保留在BeliefNode中,而仅将固定数据保留在LinkedMatrix中。这与确保我以最少的网络 Activity 维护干净的信念更新有关。这意味着我的BeliefNode存储:
关于python - 贝叶斯网络针对特定应用的pythonic实现,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/3783708/
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