sklearn贝叶斯分类三种分类模型介绍

sklearn中的贝叶斯分类器主要包括以下三种分类模型：

1. 高斯朴素贝叶斯分类器（GaussianNB）：假设每个特征的取值都是符合高斯分布的，可以用来处理连续型数据。

2. 多项式朴素贝叶斯分类器（MultinomialNB）：假设每个特征的取值都是离散的，通常用于处理文本分类问题。

3. 伯努利朴素贝叶斯分类器（BernoulliNB）：假设每个特征的取值只有0和1两种，通常用于处理二元型数据。

这三种分类器都是基于贝叶斯公式进行分类的，其中高斯朴素贝叶斯分类器和多项式朴素贝叶斯分类器是常用的分类器，而伯努利朴素贝叶斯分类器则通常用于文本分类等问题。