pgmpy

• Pythonで実装されたベイジアンネットワーク用のライブラリ

• 公式ページ

• 下記でベイジアンネットワークのグラフが作成できる（ノードとエッジは空）

from pgmpy.models import BayesianNetwork
G = BayesianNetwork()

• ノード、エッジを追加するには、add_nodeとかadd_edgeとかを使用する。
• 条件付き確率分布(CPD:conditional probability distribution)を追加することも可能

from pgmpy.models import BayesianNetwork
from pgmpy.factors.discrete.CPD import TabularCPD
student = BayesianNetwork([('diff', 'grades'), ('aptitude', 'grades')])
grades_cpd = TabularCPD('grades', 3, [[0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1],
...                                       [0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1],
...                                       [0.8,0.8,0.8,0.8,0.8,0.8]],
...                         evidence=['diff', 'aptitude'], evidence_card=[2, 3],
...                         state_names={'grades': ['gradeA', 'gradeB', 'gradeC'],
...                                      'diff': ['easy', 'hard'],
...                                      'aptitude': ['low', 'medium', 'high']})
student.add_cpds(grades_cpd)

上記のコードはこんな感じの条件付き確率を追加した。

diff:	easy	easy	easy	hard	hard	hard
aptitude:	low	medium	high	low	medium	high
gradeA	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1
gradeB	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1
gradeC	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8

• evidence_cardはevidenceに対応しており、各evidenceの種別数をリストで記載している。