下面是 x,y 的虚拟散点图示例，其中BLUE (0)和RED(1) 是“目标”。黄点是我的输入，我在问这是或者的预测是BLUE (0)什么RED(1)

通过使用高斯朴素贝叶斯 (GaussianNB)，我得到 0 的预测，概率为 99.99%（有意义）

现在，当我使用伯努利朴素贝叶斯 (BernoulliNB) 时，我得到 RED(1) 的预测，概率为 0.4202。（顺便说一句，Multinominal NB 也关闭：0.57%）

问题：

1. 什么时候会使用伯努利朴素贝叶斯（欣赏一个例子）和
2. 为什么在这种情况下，伯努利的预测如此偏离？