sklearn伯努利

伯努利模型是一种二元分类模型，常用于处理文本数据中的特征。在scikit-learn库中，可以使用BernoulliNB类来实现伯努利模型。

首先，需要导入BernoulliNB类：

from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB

然后，可以创建一个伯努利模型的实例：

model = BernoulliNB()

接下来，可以使用训练数据对模型进行训练：

model.fit(X_train, y_train)

其中，X_train是特征矩阵，y_train是对应的标签。

训练完成后，可以使用测试数据对模型进行预测：

y_pred = model.predict(X_test)

其中，X_test是测试数据的特征矩阵。

除了基本的训练和预测功能外，BernoulliNB类还提供了其他方法，例如partial_fit()方法可以用于增量训练，predict_proba()方法可以返回每个类别的概率。

希望以上信息能帮到你！如果有更多问题，请随时提问。