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我现在开始使用 pgmpy lib 来实现概率图形模型。我使用这个库获得的概率不同于我手动获得的概率（例如使用 SamIam）。这是在 SamIam 中制作的非常小的图形模型的屏幕截图，用于检查概念想法：学生示例

我使用 pgmpy 的代码。

from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.factors import TabularCPD
from pgmpy.inference import BeliefPropagation

student_model = BayesianModel([('D', 'G'), ('I', 'G')])

difficulty_cpd = TabularCPD(variable='D', variable_card=2, values=[[0.6, 0.4]])
intel_cpd = TabularCPD(variable='I', variable_card=2, values=[[0.7, 0.3]])
grade_cpd = TabularCPD(variable='G',variable_card=3, values=[[0.3, 0.05, 0.9, 0.5], [0.4, 0.25, 0.08, 0.3], [0.3, 0.7, 0.02, 0.2]], evidence=['I', 'D'], evidence_card=[2, 2])

student_model.add_cpds(grade_cpd, difficulty_cpd, intel_cpd)

print (student_model.nodes())
print (student_model.get_cpds('D'))
print (student_model.get_cpds('I'))
print (student_model.get_cpds('G'))

belief_propagation = BeliefPropagation(student_model)
res = belief_propagation.query(variables=["G"])
print (res['G'])

我得到以下结果代码输出

+-----+----------+
| G   |   phi(G) |
|-----+----------|
| G_0 |   0.4470 |
| G_1 |   0.2714 |
| G_2 |   0.2816 |
+-----+----------+

phi(G) 的值与 Samiam 中的不同。

根据 Samiam 中使用的算法，我们应该得到 G_0：

P(G_0) = P(G_0|I_0,D_0) + P(G_0|I_0,D_1) + P(G_0|I_1,D_0) + P(G_0|I_1,D_1)
P(G_0) = 0.3*0.7*0.6 + 0.05*0.7*0.4 + 0.9*0.3*0.6 + 0.5*0.3*0.4 = 0.3620

有人可以给我一个关于如何计算这些 phi(G) 值的提示（真正使用了哪种算法），以及如何获得与 SamIam 中相同的值。

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