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다음과 같이 노드 당 3 개의 상태로 베이 스넷을 설정했으며 코드에서와 같이 특정 상태에 대한 logp를 읽을 수 있습니다.pymc3 멀티 카테고리 베이지안 네트워크 - 샘플 방법?
다음으로 샘플을보고 싶습니다. 아래의 코드에서는 샘플링이 실행되지만 출력의 세 가지 상태에 대한 분포는 표시되지 않습니다. 오히려, 나는 그들이 연속 노드 인 것처럼 평균과 분산을 본다. 어떻게하면 3 개 주에서 뒷부분을 얻을 수 있습니까?
NP 수입 엠씨 수입 pylab로 pymc3, 수학모델 = mc.Model() 모델 로
수입 NumPy와 :
rain = mc.Categorical('rain', p = np.array([0.5, 0. ,0.5]))
sprinkler = mc.Categorical('sprinkler', p=np.array([0.33,0.33,0.34]))
CPT = mc.math.constant(np.array([ [ [.1,.2,.7], [.2,.2,.6], [.3,.3,.4] ],\
[ [.8,.1,.1], [.3,.4,.3], [.1,.1,.8] ],\
[ [.6,.2,.2], [.4,.4,.2], [.2,.2,.6] ] ]))
p_wetgrass = CPT[rain, sprinkler]
wetgrass = mc.Categorical('wetgrass', p_wetgrass)
#brute force search (not working)
for val_rain in range(0,3):
for val_sprinkler in range(0,3):
for val_wetgrass in range(0,3):
lik = model.logp(rain=val_rain, sprinkler=val_sprinkler, wetgrass=val_wetgrass)
print([val_rain, val_sprinkler, val_wetgrass, lik])
#sampling (runs but don't understand output)
if 1:
niter = 10000 # 10000
tune = 5000 # 5000
print("SAMPLING:")
#trace = mc.sample(20000, step=[mc.BinaryGibbsMetropolis([rain, sprinkler])], tune=tune, random_seed=124)
trace = mc.sample(20000, tune=tune, random_seed=124)
print("trace summary")
mc.summary(trace)