当预测特征非二值时，Sklearn的Bernoulli朴素贝叶斯分类器如何工作？

• 该现象的核心原因是BernoulliNB类内置了自动二值化预处理逻辑，由构造参数binarize控制，不需要用户提前把输入特征处理为二值格式。
• binarize参数的默认值为0.0，模型在训练和预测前会先对所有输入特征做统一转换：所有大于0.0的特征值会被转为1，小于等于0.0的特征值会被转为0。转换后得到的二值特征才会被用于执行标准Bernoulli朴素贝叶斯的计算逻辑。

你给出的官方示例中，输入特征X的取值范围是0~4的整数，经过默认规则的二值化处理后，所有非0值都会被转为1，0保持为0，内部实际参与计算的特征已经符合Bernoulli朴素贝叶斯的二值要求，因此可以正常输出预测结果。

如果需要使用你自行二值化后的特征，不希望模型自动做转换，可以在初始化模型时设置binarize=None，此时模型会默认输入已经是合法的二值特征，不会额外执行转换操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Girish Kumar Chandora