尽管准确率很高，但模型输出的结果不正确

可能存在过拟合的情况，需要进行模型调整。可以尝试以下方法：

1. 增加训练集大小，可以提高模型的泛化能力，减少过拟合的可能性。
2. 减小模型复杂度，可以采用特征选择等方法降低模型效果。
3. 增加正则化项，如L1、L2正则化等，可以减少模型的过拟合程度。
4. 尝试其他算法，如集成学习、深度神经网络等，可以有效提高模型的精度和泛化能力。

例如，对于某个具体的分类问题，可能存在过拟合的情况，可以采用 K 折交叉验证来进行模型调优。代码示例如下：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 创建朴素贝叶斯分类器
gnb = GaussianNB()

# 采用K折交叉验证，对模型进行评估，这可以避免过拟合的问题
kf = KFold(n_splits=5)
scores = cross_val_score(gnb, X, y, cv=kf)

# 输出平均准确率
print(scores.mean())