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。

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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。

gaussiannb模型

高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）模型是一种基于贝叶斯定理的分类器，它假设不同类别的特征在每个类别中是独立的，并且每个特征的分布都是正态分布。在训练过程中，该模型会计算每个类别中每个特征的平均值和标准差，将其作为该特征在该类别下的正态分布参数。在预测时，该模型会根据贝叶斯定理计算每个类别的后验概率，并最终选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。高斯朴素贝叶斯模型的优点包括模型简单、易于实现和效果良好等。