朴素贝叶斯回归是线性还是非线性，Python代码

朴素贝叶斯回归（Naive Bayes Regressor）实际上是基于概率统计的一种简单线性模型。它并不像决策树回归或神经网络那样直接处理复杂的非线性关系，而是通过假设特征之间相互独立（这也是“朴素”一词的来源），将数据转化为线性的形式来进行预测。

朴素贝叶斯回归的核心思想是应用贝叶斯定理，计算给定输入特征条件下目标变量的概率，并选择概率最大的值作为预测结果。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现朴素贝叶斯回归：

from sklearn.linear_model import BayesianRidge
import numpy as np

# 假设我们有数据集X (特征) 和 y (目标)
X = ... # 输入特征数据
y = ... # 目标变量数据

# 创建并训练朴素贝叶斯回归模型
model = BayesianRidge()
model.fit(X, y)

# 使用模型进行预测
new_data = ... # 新的输入数据
prediction = model.predict(new_data)

# 输出预测结果
print("预测值:", prediction)