在机器学习领域，朴素贝叶斯算法因其简单且高效而广受青睐。朴素贝叶斯算法依据贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，从而简化了概率计算的过程。朴素贝叶斯算法有多种模型，其中最为常见的三种是高斯模型、多项式模型和伯努利模型。

高斯模型（Gaussian Naive Bayes）适用于特征为连续值的情况，它假设每个特征的分布符合正态分布，因此能够很好地处理具有连续变量的数据集。例如，鸢尾花数据集中的花瓣长度和宽度等特征，就可以用高斯模型进行分类。gaussian_naive_bayes 📈

多项式模型（Multinomial Naive Bayes）则通常用于文本分类任务中，如垃圾邮件过滤。该模型假设输入特征由多项式分布生成，因此特别适合于处理词频或文档频率等离散计数数据。例如，在构建一个电子邮件过滤器时，可以使用多项式模型来识别垃圾邮件。multinomial_naive_bayes 📚

伯努利模型（Bernoulli Naive Bayes）与多项式模型类似，但更适用于二元特征数据集，即特征只有两种状态（存在或不存在）。这种模型常用于文档分类，尤其是当特征表示单词是否出现在文档中时。bernoulli_naive_bayes 📝

通过理解这三种模型的不同应用场景，我们可以更好地选择合适的朴素贝叶斯模型来解决实际问题。