用朴素贝叶斯构建回归模型，并用网格搜索寻找最优超参数，给出代码

在使用朴素贝叶斯构建回归模型时，通常我们会将其应用于分类任务而非直接的回归。但在一些特定场景下，如多元高维数据中的简单线性回归，可以尝试将朴素贝叶斯用于拟合。然而，由于朴素贝叶斯算法的本质是概率论，它并不适用于连续值预测。如果真的要做回归，更适合的是像线性回归、决策树回归等。

如果你坚持要使用朴素贝叶斯进行回归，可能要先对连续变量做离散化处理，然后用多项式朴素贝叶斯。不过这并不是常规做法。下面是使用sklearn库中的`GaussianNB`做简单模拟的例子，但这不是一个有效的回归方法：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
import pandas as pd

# 假设你的数据已经预处理过
df = pd.read_csv('your_data.csv')  # 替换为实际文件路径
X = df.drop('target_column', axis=1)  # 假设'response_column'为目标变量
y = df['target_column']

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 将朴素贝叶斯模型转换为回归模型（非标准）
gnb_reg = GaussianNB()  # 这里会报错，因为不适合回归任务

# 定义参数网格，但由于GaussianNB没有参数调整，这里可以简化
# 对于GaussianNB，我们通常不需要网格搜索，因为它只有一个参数alpha，默认为1.0
param_grid = {'alpha': [1.0]}  # 非常有限的参数

# 网格搜索实例
grid_search = GridSearchCV(gnb_reg, param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')  # 使用MSE作为评估指标

# 进行网格搜索
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 获取最佳参数（注意：这不是最优的，因为GaussianNB不适合回归）
best_params = grid_search.best_params_
print(f"Best parameters found: {best_params}")

# 最佳模型（同样无效）
best_gnb_reg = grid_search.best_estimator_