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Principais atributos da classe GaussianNB §

A classe GaussianNB do módulo sklearn.naive_bayes têm os seguintes atributos:

1. classes_: É um array que armazena as classes únicas do problema de classificação. As classes representam os diferentes rótulos ou categorias das amostras presentes nos dados de treinamento. Essas classes são determinadas durante o ajuste do modelo usando o método fit(). Cada valor único no array classes_ representa uma classe específica do problema.

2. class_count_: É um array que armazena o número de amostras de cada classe presente nos dados de treinamento. O array possui o mesmo tamanho que o número de classes únicas e é determinado durante o ajuste do modelo usando o método fit(). Os valores do array class_count_ indicam quantas amostras pertencem a cada classe.

3. class_prior_: É um array que armazena as probabilidades a priori de cada classe no problema de classificação. As probabilidades a priori representam a probabilidade de uma amostra ser classificada em uma determinada classe antes de observar as características específicas da amostra. Essas probabilidades são calculadas durante o ajuste do modelo usando o método fit() e são baseadas no número de amostras em cada classe. O array class_prior_ possui o mesmo tamanho que o número de classes únicas e seus valores representam as probabilidades a priori de cada classe.

Esses atributos são úteis para entender a distribuição de classes nos dados de treinamento e podem ser acessados após o ajuste do modelo para obter informações relevantes sobre as classes e suas probabilidades. Por exemplo, podemos usar:

• O array classes_ para obter os nomes das classes;

• O array class_count_ para obter o número de amostras em cada classe ;

• O array class_prior_ para obter as probabilidades a priori de cada classe.

Isso pode ser útil para fazer análises e tomada de decisões com base nas previsões do modelo.