如果样本均衡就要明确什么是Y（少数类样本为正样本）
在sklearn中存在多个朴素贝叶斯分布
高斯朴素贝叶斯，通过假设P(xi|Y)是服从高斯分布（也就是正态分布），来估计每个特征下每个类别上的条件概率。对于每个特征下的取值，高斯朴素贝叶斯有如下公式：
擅长的数据分布：月亮型，环形数据以及二分型数据。
多项式朴素贝叶斯MultinomialNB
假设概率分布是服从一个简单多项式分布。多项式分布来源于统计学中的多项式实验，这种实验可以具体解释为：实验包括n次重复试验，每项试验都有不同的可能结果。在任何给定的试验中，特定结果发生的概率是不变的。
伯努利朴素贝叶斯BernoulliNB
假设数据服从多元伯努利分布，并在此基础上应用朴素贝叶斯的训练和分类过程。多元伯努利分布简单来说，就是数据集中可以存在多个特征，但每个特征都是二分类的，可以以布尔变量表示，也可以表示为{0，1}或者{-1，1}等任意二分类组合。因此，这个类要求将样本转换为二分类特征向量，如果数据本身不是二分类的，那可以使用类中专门用来二值化的参数binarize来改变数据。