from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, MultinomialNB, BernoulliNB gnb = GaussianNB() y_pred = gnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data) print("Number of mislabeled points out of a total %d points : %d" % (iris.data.shape[0],(iris.target != y_pred).sum())) mnb = MultinomialNB() y_pred_mnb = mnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data) print("Number of mislabeled points out of a total %d points : %d" % (iris.data.shape[0],(iris.target != y_pred_mnb).sum())) bnb = BernoulliNB() y_pred_bnb = bnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data) print("Number of mislabeled points out of a total %d points : %d" % (iris.data.shape[0],(iris.target !=    y_pred_bnb).sum()))

输出看起来像这样：
总共150个点中标记错误的点数 : 6
总共150个点中标记错误的点数 : 7
总共150个点中标记错误的点数 : 100

伯努利朴素贝叶斯分类器标记错误的点数为100，远高于其他分类器。您能解释一下这是为什么吗？

回答：

简而言之，高斯朴素贝叶斯模型通常用于连续数据（每个特征都是实数），假设底层数据分布为高斯（正态）分布。

多项式朴素贝叶斯模型计数数据集中某事件发生的频率（例如，某个单词在文档中出现的频率）。

伯努利朴素贝叶斯模型与多项式朴素贝叶斯模型相似，但它不是计数事件发生的次数，而是仅描述事件是否发生（例如，某个单词是否在文档中出现，无论它出现一次还是100000次）。

具体到鸢尾花数据集，它包含实数值数据，GaussianNB将是最合适的模型。多项式朴素贝叶斯MultinomialNB最适合的经典应用场景是文本分类。

因此，考虑到您的数据集特征和每个模型的特性，伯努利朴素贝叶斯模型表现不佳并不令人惊讶。更令人惊讶的是，多项式朴素贝叶斯模型尽管对于此数据集（实数值数据）来说是不合适的选择，但其表现几乎与高斯模型一样好。然而，查看数据（我鼓励您这样做）应该能给您提供为什么多项式朴素贝叶斯模型能取得如此好表现的正确提示。

关于伯努利朴素贝叶斯模型和多项式朴素贝叶斯模型在文本分类中的深入比较，我建议您阅读这篇论文。

您可能还想查看scikit-learn的优秀文档，了解不同模型的概述，最后但同样重要的是，维基百科关于朴素贝叶斯分类器的页面也提供了非常好的概述。

更新：

正如mbatchkarov在下面的评论中指出的那样，您在同一数据集上进行训练和测试，这被认为是非常不好的做法，因此无法从上述结果中得出确定的结论。请考虑使用交叉验证，或者至少将数据分成训练部分和测试部分。