正如其他人所提到的，没有“正确”的模型。但是，由于您使用了 one-hot 编码，因此您现在基本上是在处理布尔特征。换句话说，每个术语/特征都遵循伯努利分布。话虽如此，我会使用 amultivariate Bernoulli NB或 amultinomial NB具有布尔功能（您已经拥有）。Gaussian NB在这里似乎有点偏离，因为您不处理实值功能。

这篇优秀的论文有很多关于不同 NB 变体以及何时使用的信息。

您在分类中选择的统计模型（高斯 NB、多项式 NB 等）取决于输入变量的分布。您应该绘制每个输入参数的直方图以确定它们的分布。

您可以使用 Pandas 通过在输入矩阵上创建数据框并.hist()在其上运行来执行此操作，如下所示：

X_frame = pd.DataFrame(X, index=natural_index(dataset))
X_frame.hist()

如果您使用的是真实世界的数据，那么任何模型都不太可能是“正确的”，因此与其尝试找到“正确”的模型，不如尝试找到准确的模型。要在这两个模型之间做出决定，您可以使用交叉验证来估计每个模型的准确性并选择更好的模型。归根结底，如果没有实际以某种容量在数据上运行模型，即使在类似的应用程序中使用了一个模型，您也无法确定哪种模型在您的数据上表现最好。

我还建议您可以尝试第三种朴素贝叶斯模型。不要使用 one-hot 编码器，而是让每个特征的类条件密度为分类分布。

更准确地说，假设是数据点的标签。假设是数据点的数据，并假设每个特征是。换句话说，假设每个特征都是具有值的分类。您可以使用模型其中 ,。$Y_i \in \{1, ..., C\}$$i$$X_i$$i$$X_{ij} \in \{1, ..., K\}$$K$$P(X_{ij} = k|Y_{i} = c, \theta) = \theta_{cjk}$$\forall c \forall j$$\sum_{k=1}^K \theta_{cjk} = 1$

我建议绘制直方图。对于快速直方图，您可以这样做：

将数据加载到 pandas 数据框中：df = pandas.Dataframe(data, optional parameters)

df.hist()

如果你的大部分特征都遵循伯努利分布，你应该很好地使用多项式（伯努利）NB，如果它们遵循高斯（正态）分布，高斯贝叶斯应该很好。

如果您的特征分布看起来很复杂（不同分布的混合），最好考虑降维以确保您拥有大多数（尽管不是全部）特征具有相似的分布。