贝叶斯
这贝叶斯
二进制传感器平台从多个传感器观察状态,并使用贝叶斯的规则为了估计在观察到的传感器的状态下发生事件发生的概率。如果估计的后验概率高于概率_threshold
,传感器是上
否则是离开
。
这允许检测复杂的事件,例如,烹饪,淋浴,床上,早上例行活动的开始等。是直接可观察到,但传感器可能是不可靠的,例如存在。
配置
要启用贝叶斯传感器,请在您的configuration.yaml
:
#示例Configuration.yaml条目binary_sensor:-平台:贝叶斯事先的:0.1观察:-ENTITY_ID:“switch.kitchen_lights”prog_given_true:0.6prob_given_false:0.2平台:“状态”to_state:“上”
配置变量
影响给定事件发生的可能性的观察结果。
受支持的平台是状态
,,,,numeric_state
, 和模板
。它们以相应的触发器进行自动化进行建模,需要to_state
(为了状态
),以下
和/或以上
(为了numeric_state
) 和value_template
(为了模板
)。
定义要使用的模板。需要模板
。
完整的例子
以下是一个示例状态
观察平台。
#示例Configuration.yaml条目binary_sensor:姓名:“在床上”平台:“贝叶斯”事先的:0.25概率_threshold:0.95观察:-平台:“状态”ENTITY_ID:“Sensor.living_room_motion”prog_given_true:0.4prob_given_false:0.2to_state:“离开”-平台:“状态”ENTITY_ID:“Sensor.Basement_Motion”prog_given_true:0.5prob_given_false:0.4to_state:“离开”-平台:“状态”ENTITY_ID:“传感器。Bedroom_motion”prog_given_true:0.5to_state:“上”-平台:“状态”ENTITY_ID:“太阳。prog_given_true:0.7to_state:“下面_horizon”
接下来一个针对的示例numeric_state
观察平台,如它所需的配置所示以下
和/或以上
代替to_state
。
#示例Configuration.yaml条目binary_sensor:姓名:“热上”平台:“贝叶斯”事先的:0.2概率_threshold:0.9观察:-平台:“numeric_state”ENTITY_ID:“传感器。outside_air_temperature_fahrenheit”prog_given_true:0.95以下:50
最后,这是一个例子模板
观察平台,如它所需的配置所示value_template
。
#示例Configuration.yaml条目binary_sensor:姓名:“保卢斯家”平台:“贝叶斯”事先的:0.5概率_threshold:0.9观察:-平台:模板value_template:>{{is_state('device_tracker.paulus','not_home')和((as_timestamp(now(now()) - as_timestamp(states.device_tracker.paulus.paulus.last_changed)> 300)> 300)}}}}}}}}}}}}}}prog_given_true:0.95