是否sklearn.naive_bayes.CategoricalNB與 相同sklearn.naive_bayes.BernoulliNB，但在列中使用一種熱編碼？
無法從檔案中完全猜到，并且CategoricalNB有一個alpha我不明白其用途的額外引數。
uj5u.com熱心網友回復：
分類分布是伯努利分布，泛化到兩個以上的類別。換句話說，伯努利分布是分類分布的一個特例，正好有 2 個類別。
在伯努利模型中，假設每個特征恰好有 2 個類別，通常表示為 1 和 0 或 True 和 False。在分類模型中，假設每個特征至少有2個類別，每個特征可能有不同的類別總數。
One-hot 編碼與任一模型無關。它是一種在數值矩陣中編碼分類變數的技術。它與用于對分類變數建模的實際分布無關，盡管使用分類分布對分類變數進行建模是很自然的。
“alpha”引數稱為拉普拉斯平滑引數。我不會在這里詳細介紹它，因為它更適合CrossValidated，例如https://stats.stackexchange.com/q/192233/36229。從計算的角度來看，它的存在是為了防止用 0“毒化”計算，因為 0 在整個模型中以乘法傳播。每當您的資料集中不存在類標簽和特征類別的某種組合時，就會出現這種實際問題。可以將其保留為默認值 1。
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