nb = fitcnbnb = fitcnb(TrainData2, LabelTrain, 'DistributionNames', 'kernel', 'Width', 0.25);调整参数，获得跟高的正确率，示例代码

以下是一些可能有用的示例代码，可以根据具体情况进行调整：

1. 调整内核函数的参数

% 使用高斯内核函数，尝试不同的带宽参数
nb1 = fitcnb(TrainData2, LabelTrain, 'DistributionNames', 'kernel', 'Width', 0.5, 'Kernel', 'normal');
nb2 = fitcnb(TrainData2, LabelTrain, 'DistributionNames', 'kernel', 'Width', 1, 'Kernel', 'normal');
nb3 = fitcnb(TrainData2, LabelTrain, 'DistributionNames', 'kernel', 'Width', 2, 'Kernel', 'normal');

2. 调整先验概率

% 使用经验概率
nb1 = fitcnb(TrainData2, LabelTrain, 'DistributionNames', 'kernel', 'Width', 0.25, 'Prior', 'empirical');

% 根据先验知识设置先验概率
prior = [0.2, 0.3, 0.5];
nb2 = fitcnb(TrainData2, LabelTrain, 'DistributionNames', 'kernel', 'Width', 0.25, 'Prior', prior);

3. 调整代价矩阵

% 使用经验损失
nb1 = fitcnb(TrainData2, LabelTrain, 'DistributionNames', 'kernel', 'Width', 0.25, 'Cost', 'empirical');

% 基于任务需求设置代价矩阵
cost = [0, 1; 10, 0];
nb2 = fitcnb(TrainData2, LabelTrain, 'DistributionNames', 'kernel', 'Width', 0.25, 'Cost', cost);

4. 特征选择

% 使用基于方差的特征选择方法选择最相关的特征
idx = find(var(TrainData2) > 0.1);
nb = fitcnb(TrainData2(:, idx), LabelTrain, 'DistributionNames', 'kernel', 'Width', 0.25);

5. 数据增强

% 使用数据增强技术生成更多的训练数据
augmenter = imageDataAugmenter('RandRotation',[-10 10],'RandXTranslation',[-3 3],'RandYTranslation',[-3 3]);
imageSize = size(TrainData2, 2);
inputSize = [imageSize imageSize 1];
augimdsTrain = augmentedImageDatastore(inputSize,TrainData2,LabelTrain,'DataAugmentation',augmenter);
nb = fitcnb(augimdsTrain, 'DistributionNames', 'kernel', 'Width', 0.25);

需要注意的是，这些示例代码只是为了说明如何调整模型参数以获得更好的性能，具体的参数设置需要结合数据集和任务需求进行调整。