sklearn GaussianNB（高斯朴素贝叶斯）模型使用RandomSearchCV获取最优参数及可视化

sklearn GaussianNB（高斯朴素贝叶斯）模型使用RandomSearchCV获取最优参数及可视化

GaussianNB是高斯贝叶斯分类器，它假设特征的条件分布概率满足高斯分布，其原型为：

sklearn.naive_bayes.GaussianNB

GaussianNB没有参数，所以不需要调参。

但是：

param_dict = dict(

priors=[[0.68,0.32],[0.7,0.3],[0.8,0.2]],

var_smoothing = [1e-9,1e-8,1e-7],

)

依旧是可以进行设置的。

sklearn GaussianNB（高斯朴素贝叶斯）模型使用RandomSearchCV获取最优参数及可视化​​​​​​​