在 Python Pomegranate 中，如何创建具有伯努利分布的贝叶斯模型？

问题描述

我正在尝试使用伯努利分布在石榴中创建贝叶斯模型，但我不知道如何构建分布并创建条件表。我已经看到了石榴的 Monty Hall 示例并试图效仿它。以下是我对此事的看法：

from pomegranate import Bernoullidistribution
from pomegranate import ConditionalProbabilityTable
from pomegranate import Node
from pomegranate import BayesianNetwork

model = BayesianNetwork

c1 = Bernoullidistribution(0.2)
c2 = Bernoullidistribution(0.2 * 4)
pCPT = cpt([
        [True,True,0.25],[True,False,0.75],[False,0.0],1]
    ],parents=[c1,c2])
s1 = Node(c1,name="c1")
s2 = Node(c2,name="c2")
s3 = Node(pCPT,name="CPT")
model.add_nodes(s1,s2,s3)
model.add_edge(s1,s3)
model.add_edge(s2,s3)
model.bake()

这给了我以下错误：

AttributeError: 'pomegranate.distributions.Bernoullidistribution.Be' object has no attribute 'keys'

解决方法

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