Допустим, в моем наборе данных 5 функций, 4 из которых являются категориальными, а одна - непрерывной.Для моих категорических признаков я предполагаю, что они имеют мультилинулевое распределение, а для моего непрерывного свойства - гауссово.
Моя окончательная функция вероятности для моей строки - это просто произведение всех вероятностей для каждой функции.
Чтобы уточнить, что я пытаюсь выполнить, вот пример кода:
sklearn.naive_bayes
.fit(columns_distributions =
{'colA': Multinomial, 'colContinuous': Gaussian, ...}, data = data)
Есть ли способ, как я могу сделать это с помощью sklearn?