nbMdl = fitcnb(TrainData2,LabelTrain);加入优化参数示例，不自动搜寻

如果你不想自动搜索最佳参数，也可以手动指定参数来训练Naive Bayes分类器。以下是一个简单的示例：

% 定义Naive Bayes分类器的参数
params = struct('Width',0.5,'Kernel','normal');

% 训练Naive Bayes分类器
nbMdl = fitcnb(TrainData2,LabelTrain,'Width',params.Width,'Kernel',params.Kernel);

% 在测试集上评估模型性能
[label,score] = predict(nbMdl,TestData2);
accuracy = sum(label == LabelTest)/numel(LabelTest);
fprintf('Accuracy = %f\n',accuracy);

在这个示例中，我们手动定义了Width和Kernel两个参数，并将它们传递给fitcnb函数来训练Naive Bayes分类器。接下来，我们在测试集上对模型进行验证，并计算模型的准确率。

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nbMdl = fitcnb(TrainData2,LabelTrain);加入优化参数示例

下面是一个使用交叉验证对朴素贝叶斯分类器的拉普拉斯平滑系数进行优化的Matlab示例代码：

% 加载数据
load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 定义超参数搜索空间
alphaRange = logspace(-5, 5, 11);

% 定义K折交叉验证
cv = cvpartition(Y, 'KFold', 5);

% 定义超参数优化选项
opts = struct('Optimizer', 'bayesopt', 'ShowPlots', true, ...
    'CVPartition', cv, 'AcquisitionFunctionName', 'expected-improvement', ...
    'HyperparameterOptimizationOptions', struct('MaxObjectiveEvaluations', 30));

% 进行超参数优化
nbMdl = fitcnb(X, Y, 'OptimizeHyperparameters', 'auto', ...
    'HyperparameterOptimizationOptions', opts, ...
    'DistributionNames', 'mn');

% 输出最优超参数和性能指标
fprintf('Optimal alpha: %f\n', nbMdl.ModelParameters.Alpha);
fprintf('CV accuracy: %f\n', nbMdl.CrossValAccuracy);

在本示例中，我们加载了鸢尾花数据集，定义了拉普拉斯平滑系数的搜索范围为10的负5次方到10的5次方之间的11个值。然后我们使用5折交叉验证对朴素贝叶斯分类器的超参数进行优化，使用贝叶斯优化算法进行搜索，最多进行30次超参数评估。最后输出最优的拉普拉斯平滑系数和交叉验证准确率。

nbMdl = fitcnb(TrainData2,LabelTrain);加入优化参数示例,简单一点

可以使用交叉验证来优化Naive Bayes分类器的参数，例如可以使用MATLAB中的cvpartition函数将数据集分成训练集和验证集，然后在训练集上训练模型，在验证集上测试模型，并通过调整参数来获得最佳的性能。

以下是一个简单的示例：

% 将数据集分成训练集和验证集
c = cvpartition(LabelTrain,'HoldOut',0.2);
TrainData2 = TrainData2(c.training,:);
LabelTrain = LabelTrain(c.training,:);
TestData2 = TrainData2(c.test,:);
LabelTest = LabelTrain(c.test,:);

% 定义Naive Bayes分类器的参数搜索范围
params = struct('Width',0:0.1:1,'Kernel','normal');

% 通过交叉验证选择最佳参数
nbMdl = fitcnb(TrainData2,LabelTrain,'OptimizeHyperparameters','auto',...
    'HyperparameterOptimizationOptions',struct('AcquisitionFunctionName',...
    'expected-improvement-plus','MaxObjectiveEvaluations',20,'ShowPlots',true,...
    'Verbose',0,'Repartition',true,'CVPartition',c,'HyperparameterRanges',params));

% 在测试集上评估模型性能
[label,score] = predict(nbMdl,TestData2);
accuracy = sum(label == LabelTest)/numel(LabelTest);
fprintf('Accuracy = %f\n',accuracy);

在这个示例中，我们使用cvpartition函数将数据集分成训练集和测试集，然后定义了一个包含Width和Kernel两个参数的结构体params，用于搜索最佳参数。接下来，我们使用fitcnb函数的OptimizeHyperparameters选项来自动搜索最佳参数，使用HyperparameterOptimizationOptions选项来设置搜索的相关参数，例如AcquisitionFunctionName、MaxObjectiveEvaluations、ShowPlots等等。最后，我们在测试集上对模型进行验证，并计算模型的准确率。