D分离python实现

Question

我对贝叶斯网络领域完全陌生。对于我的项目，我需要检查 All the possible d separation conditions existing in a 7 node dag，为此我正在寻找一些好的 python 代码。 我在编程方面的知识有限（一些数值分析和数据结构；但我对 dag 中的 d 分离，e 分离和其他概念非常了解）。

如果有人能指出在哪里可以找到这样的特定代码，那将非常有帮助。请注意，我想要一个 python 代码来检查 7 节点 dag 中 d 分离后的所有条件独立性。

我会更开心 检查每条路径是否被阻塞等的算法，而不是建立在半图形公理上的算法。

我不知道我应该去哪里看或者我应该问谁，所以任何帮助将不胜感激。

Answer 1

我猜你明白你的需求是一个非常大的清单。即使我们只考虑 2 个变量之间的 d 分离（由一组节点决定）。

无论如何，您可以使用 pyAgrum 轻松做到这一点（https://agrum.org）

import itertools
import pyAgrum as gum

# create a BN
bn=gum.fastBN("A->B<-C->D->E->F;B->E<-G");

# print the indepency model by testing d-separations

# how to iterate for each subset of an interable
def powerset(iterable):
    """
    powerset([1,2,3]) --> () (1,) (2,) (3,) (1,2) (1,3) (2,3) (1,2,3)
    """
    xs = list(iterable)
    # note we return an iterator rather than a list
    return itertools.chain.from_iterable(itertools.combinations(xs,n) for n in range(len(xs)+1))

# testing every d-separation
for i in bn.names():
    for j in bn.names()-{i}:
        for k in powerset(bn.names()-{i,j}):
            if bn.isIndependent(i,j,k):
                print(f"{i} indep {j} given {k}")

结果（在笔记本中）：

Answer 2

我做了一个包，准确的实现了你想要的功能。真是巧合！

如果您想查看完整代码或它是如何工作的，请参阅