最近用Python实现高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）时遇到了一些小问题，经过一番排查终于搞定了！😊 高斯朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，假设特征之间相互独立，并且每个特征都服从正态分布。这种算法简单高效，尤其适合处理连续数据。

在使用`sklearn`库时，我发现数据预处理非常重要。如果数据没有标准化或归一化，模型的准确性会大打折扣。因此，记得先对数据进行适当的清洗和归一化处理，比如使用`StandardScaler`来调整数据分布。📊

此外，在调试过程中还发现一个问题：当某些特征值为零时，可能导致概率计算出错。解决方法是添加一个非常小的常数（如1e-9）避免出现零概率的情况。这样不仅提高了模型的稳定性，也减少了运行错误的风险。🔧

总的来说，高斯朴素贝叶斯算法非常适合初学者入门机器学习，只要注意细节就能轻松上手！💪