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sklearn 的全称叫 Scikit-learn，它给我们提供了 3 个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）和伯努利朴素贝叶斯（BernoulliNB）。这三种算法各自适合应用场景分别是什么？
- 高斯朴素贝叶斯特征变量是连续变量，符合高斯分布，比如说人的身高，物体的长度。
- 多项式朴素贝叶斯特征变量是离散变量，符合多项分布，在文档分类中特征变量体现在一个单词出现的次数，或者是单词的 TF-IDF 值等。
- 伯努利朴素贝叶斯特征变量是布尔变量，符合 0/1 分布，在文档分类中特征是单词是否出现。