[nlp] scikit-learn 朴素贝叶斯类库概述——GaussianNB，MultinomialNB，BernoulliNB_bernoullinb, gaussiannb和 multinomialnb

参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6074222.html

1.scikit-learn 朴素贝叶斯类库概述

scikit-learn中，一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类。分别是GaussianNB，MultinomialNB和BernoulliNB。其中GaussianNB就是先验为高斯分布的朴素贝叶斯，MultinomialNB就是先验为多项式分布的朴素贝叶斯，而BernoulliNB就是先验为伯努利分布的朴素贝叶斯。

这三个类适用的分类场景各不相同，
一般来说，如果样本特征的分布大部分是连续值，使用GaussianNB会比较好。
如果如果样本特征的分大部分是多元离散值，使用MultinomialNB比较合适。
如果样本特征是二元离散值或者很稀疏的多元离散值，应该使用BernoulliNB。

2. GaussianNB类使用总结

GaussianNB假设特征的先验概率为正态分布，即如下式：

　　在使用GaussianNB的fit方法拟合数据后，我们可以进行预测。此时预测有三种方法，包括predict，predict_log_proba和predict_proba。