如何解决MultinomialNB 或 GaussianNB 或 CategoricalNB 在这里使用什么？
让我有一个输入特征 X = {X1,X2}。其中 X1 是实值（也考虑它遵循高斯分布）但 X2 是一个分类特征。现在如果我想使用朴素贝叶斯算法。我应该使用哪一种？
GaussianNB 在分类特征中是否完美工作？
解决方法
使用 get_dummies()（熊猫库）转换您的分类特征 X2。然后训练模型。
我建议先尝试 GaussianNB，评估他的准确性。然后尝试 sklearn 拥有的其他朴素贝叶斯模型。如果没有看到数据（即使有数据），也很难预测哪种模型在每种情况下效果更好。评估每一项。
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