sklearn 朴素贝叶斯使用

sklearn库中的朴素贝叶斯分类器可以通过不同的变体来使用。其中包括伯努利朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和高斯朴素贝叶斯。

伯努利朴素贝叶斯主要用于处理二项分布的数据，在处理文本分类时更关注一个特征的“存在与否”，而不是它的出现次数或频率。通过`sklearn.naive_bayes.BernoulliNB`类，我们可以使用该方法进行分类，可以通过设置参数来调整其行为，例如`alpha`用于平滑数据，`binarize`用于设置二值化阈值等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [使用Sklearn学习朴素贝叶斯算法](https://blog.csdn.net/qq_38163244/article/details/109154089)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [(Scikit-Learn)朴素贝叶斯使用方法:高斯朴素贝叶斯 多项式朴素贝叶斯(文本分类)](https://blog.csdn.net/STILLxjy/article/details/96153953)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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