我想知道，在高斯判别分析（GDA）模型中，假设我们有两个类来分类 y=0 和 y=1

因此，在 y=0 和 y=1 数据集上拟合高斯后，当我们尝试预测新测试数据点的类标签时，它说它使用贝叶斯规则来计算 P(Y=0/1 | X) 并分配具有最大概率的类。

我的查询是我们可以使用 p 值而不是贝叶斯规则来测试新数据点是属于 y=0 还是 y=1，因为我们拟合的分布是高斯分布。

因此 p 值将告诉看到两个高斯测试数据点的概率（对于类 y=0，y=1）

那么我的理解是否正确，我们可以使用 p 值而不是贝叶斯规则吗？