베이지안 네트워크(Bayesian network)는 확률적 그래픽 모델로, 다양한 사건 간의 의존 관계를 표현하기 위해 사용됩니다. 이러한 모델은 머신 러닝, 인공 지능, 의료 진단 등 다양한 분야에서 유용하게 활용됩니다. 이번에는 Python에서 확률적 그래픽 모델링을 위한 라이브러리인 SciPy를 사용하여 베이지안 네트워크 모델링을 해보겠습니다.

SciPy의 설치

SciPy는 Python의 과학 및 수치 계산을 위한 라이브러리입니다. 다음 명령을 사용하여 SciPy를 설치할 수 있습니다.

pip install scipy

베이지안 네트워크 모델링 예제

이제 SciPy를 사용하여 베이지안 네트워크 모델을 구축해보겠습니다. 예를 들어, 비가 내리는 경우 고속도로에서 교통 사고가 발생할 확률을 모델링하고 싶다고 가정해봅시다. 그리고 운전자의 음주 여부와 도로 상태(습도, 날씨 등)가 사고 발생에 영향을 미칠 수 있다고 가정합시다.

먼저, 다음과 같이 필요한 라이브러리를 import합니다.

import numpy as np
from scipy import stats
from functools import reduce

다음으로, 운전자의 음주 여부와 도로 상태, 사고 발생 여부 간의 확률 분포를 정의합니다.

# 운전자의 음주 여부 확률 분포
drunk_pdf = stats.bernoulli(p=0.1)

# 도로 상태별 사고 발생 확률 분포
conditions_pdf = {
    'Dry': stats.bernoulli(p=0.05),
    'Wet': stats.bernoulli(p=0.2),
    'Snow': stats.bernoulli(p=0.4)
}

# 비가 오는 경우 사고 발생 확률 분포
rain_pdf = stats.bernoulli(p=0.3)

# 베이지안 네트워크 모델
def BayesianNetwork(p_drunk, p_conditions, p_rain):
    result = reduce(lambda x, y: x*y, [p_drunk, p_conditions, p_rain])
    return result

마지막으로, 모델을 실행하여 비가 오는 경우 고속도로에서 교통 사고가 발생할 확률을 계산합니다.

p_accident = BayesianNetwork(drunk_pdf.pmf(1), conditions_pdf['Wet'].pmf(1), rain_pdf.pmf(1))
print(f"고속도로에서 교통 사고가 발생할 확률: {p_accident}")

위의 코드를 실행하면 비가 오는 경우 고속도로에서 교통 사고가 발생할 확률이 출력됩니다.

참고 자료

• SciPy 공식 문서

SciPy를 사용하여 베이지안 네트워크 모델링을 수행하고 예측을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. SciPy는 강력하고 효율적인 과학 및 수치 계산 라이브러리이므로, 다양한 확률적 그래픽 모델링 작업에 유용하게 활용할 수 있습니다.