目前我正在研究一个决策系统，我有以下元素：
- 复杂贝叶斯网络
- 决策 CPD（条件概率分布）
- 效用因子（将权重映射到某些概率分配）（仅 U 的父母）
我在没有观察任何证据的情况下计算整个网络的效用值，而且效果很好。
但是现在我观察到了一些证据，它所做的就是将每个非法分配的概率设置为 0。合法分配仍然具有相同的概率。然后当我运行我的效用计算函数时，它会更改决策 CPD（由于删除了非法选项（乘以 0）），但它仍然看到证据发生的概率与先验概率有关。
我的问题是，我是否需要在观察证据后对概率进行归一化，而不是考虑到证据以一定的概率发生。这严重影响了效用函数的结果，因此也影响了我的决定的结果。