Использование библиотеки pgmpy для моделирования кредитного риска В этой статье я продемонстрирую, как генерировать выводы путем построения байесовской сети с использованием библиотеки pgmpy в Python. См. Публикацию 1 для ознакомления с концепциями PGM и публикацию 2 для ознакомления с фундаментальными концепциями, лежащими в основе байесовских сетей. Давайте начнем. Я использую данные немецкого кредитного риска , которые хранятся здесь . Подробный исследовательский анализ..

Вероятностные графические модели (PGM) - это статистические модели, которые кодируют сложные совместные многомерные распределения вероятностей с помощью графиков. Другими словами, PGM фиксируют отношения условной независимости между взаимодействующими случайными величинами. Это полезно, так как за годы накопилось много знаний о графах в различных областях, особенно о разделении подмножеств, клик и функций на графах. Эти знания могут быть повторно использованы в PGM. Кроме того,..