pyMC3 - 使用变量的值

Question

我正在使用 pyMC3 模拟一个非常基本的贝叶斯网络。在这个模拟中，我只有分类变量。给定一个变量的值，我想根据我用来存储条件概率的 Pandas Dataframe 的输出设置另一个变量的分布。例如，如果x是一个pyMC3随机变量，而x=1在模拟实例中，那么我想访问p_y_cond_x.loc[x]，在这个实例中只是p_y_cond_x.loc[1]，这里p_y_cond_x是存储为熊猫系列的预先计算（使用数据）条件概率表。

有什么简单的方法可以做到这一点吗？不幸的是，x 在实例化模型时不是整数（例如，使用with 块），所以我不确定如何在模拟运行时访问它的值并执行上述操作。

我已经看到使用pm.math.switch 的解决方案，但不幸的是我的变量是三元的，所以我需要为每个条件使用两个开关。此外，如果我需要以多个变量为条件，我想这会很痛苦。

Answer 1

使用 pyAgrum，您可以使用符号 bn.cpt("Y")[{"X":1}]。