我使用pomegranate中的from_samples()构建了一个贝叶斯网络。我能够使用model.predict()从模型中获取最可能的预测。我想知道是否有办法有条件地（或无条件地）从这个贝叶斯网络中进行采样？即，是否可以从网络中获取随机样本，而不仅仅是最可能的预测？

我查看了model.sample()，但它引发了NotImplementedError错误。

如果使用pomegranate无法做到这一点，那么在Python中还有哪些其他优秀的贝叶斯网络库？

回答：

如果我正确查看了提交历史，model.sample() 应该已经实现了。

你可以看看PyMC，它也支持分布混合。然而，我不知道有其他工具箱像pomegranate中的from_samples()那样具有类似的工厂方法。