假设我的输入特征是X = {X1, X2}。其中X1是实数值（假设它符合高斯分布），而X2是一个分类特征。现在如果我想使用朴素贝叶斯算法，我应该使用哪一个？另一个问题是，GaussianNB在处理分类特征时效果如何？

回答：

可以使用get_dummies()（pandas库）转换你的分类特征X2。然后训练模型。

我建议先尝试GaussianNB，并评估其准确性。然后再尝试sklearn提供的其他朴素贝叶斯模型。在没有看到数据（即使拥有数据）的情况下，很难预测哪种模型在每种情况下表现更好。请分别评估每一种模型。