scikit-learn 是否包含支持连续输入的朴素贝叶斯分类器？

Question

有没有什么东西可以在scikit learn中帮助我解决以下问题？

我需要一个贝叶斯网络，它能够处理连续数值的输入，并且可以针对连续数值的目标进行训练。然后，我想输入一些新的、之前没有见过的连续数值，并得到目标值的估计。最好能有一种方法来衡量预测的可信度。（也许是概率密度函数？）

我不确定这是否算是朴素贝叶斯分类器。

我一直在关注GaussianNB，但我就是看不出它怎么能用在这种情况下。

我希望能找到一个支持“无关选择独立性”的方法。

任何建议都非常感谢。

Answer 1

你在说的是回归，而不是分类。朴素贝叶斯分类器并不是一个回归模型。你可以看看很多scikit-learn中的回归模型。特别是，你可能会对贝叶斯岭回归感兴趣。