sklearn朴素贝叶斯案例

在sklearn中，朴素贝叶斯有三种方法可供使用，分别是贝努力朴素贝叶斯、高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯。在贝努力朴素贝叶斯中，适用于二值特征的数据集，每个特征只有0和1两个数值。而在高斯朴素贝叶斯中，适用于连续特征的数据集，假设特征符合正态分布。最后，在多项式朴素贝叶斯中，适用于多项特征的数据集，特征可以有多个不同的取值。这三种方法可以根据不同的数据集和问题选择合适的方法来进行分类。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [sklearn机器学习之朴素贝叶斯](https://blog.csdn.net/weixin_48077303/article/details/117396838)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [sklearn中的朴素贝叶斯](https://blog.csdn.net/momokofly/article/details/122459260)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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