pgmpy：在不知道边际的情况下如何进行边际化？

Question

在pgmpy中，我们可以定义条件分布：

cpd_G = TabularCPD(variable='G', variable_card=2, values=[[0.5, 0.8, 0.75, 0.45],
                                                          [0.5, 0.2, 0.25, 0.55]],
               evidence=['I', 'D'], evidence_card=[2, 2])

然后在证据变量（例如D）上边缘化：

print(cpd_G.marginalize(variables=['D'], inplace=False))
+------+------+------+
| I    | I(0) | I(1) |
+------+------+------+
| G(0) | 0.65 | 0.6  |
+------+------+------+
| G(1) | 0.35 | 0.4  |
+------+------+------+

这是无效的。执行此边缘化的唯一方法是知道边缘概率p（D | I）。然后

p（G | I）=积分_over_D（P（G | D，I）* p（D | I）

在我们的案例中，我们尚未定义p（D | I），但该包装似乎认为p（D = 0 | I）= 0.5，p（D = 1 | I）= 0.5

有什么我想念的吗？