GaussianNB模型参数

GaussianNB模型有以下参数：

- `priors`: 先验概率。可以传入一个数组指定每个类别的先验概率。如果不指定，则默认为每个类别出现的频率。
- `var_smoothing`: 方差平滑项。为了避免出现方差为0的情况，可以通过添加一个小的平滑项来避免这种情况。默认情况下，`var_smoothing`的值为1e-9。

这些参数可以通过调用`GaussianNB()`函数来设置。例如：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

clf = GaussianNB(priors=[0.2, 0.8], var_smoothing=1e-8)

这里指定了两个类别的先验概率分别为0.2和0.8，并且设置方差平滑项为1e-8。