在sklearn贝叶斯分类器的模型中保存了什么？
在sklearn贝叶斯分类器的模型中，保存了以下内容：
- 先验概率：贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，通过计算先验概率来预测后验概率。模型会保存每个类别的先验概率，即在没有任何特征信息的情况下，每个类别出现的概率。
- 条件概率：贝叶斯分类器还保存了每个特征在每个类别下的条件概率。这些条件概率表示了在给定类别的情况下，每个特征出现的概率。
- 类别标签：模型会保存训练数据中的类别标签，用于预测新样本的类别。
- 模型参数：贝叶斯分类器的模型参数包括平滑参数和特征选择参数等。平滑参数用于处理零概率问题，避免出现概率为零的情况。特征选择参数用于选择最具有区分性的特征。
贝叶斯分类器是一种概率模型，通过学习训练数据中的统计信息来进行分类预测。它的优势在于能够处理高维数据和缺失数据，并且对噪声数据具有较好的鲁棒性。贝叶斯分类器广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。
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