Math sklearn贝叶斯分类器模型中保存了什么

我相信贝叶斯分类器是基于统计模型的。但是在训练贝叶斯模型之后，我可以保存它，并且不需要训练数据集来预测测试数据。例如，如果我通过

y-标签，X-样本

我能把这个模型当作这样的方程吗

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如果是，如何提取权重和偏差？新公式是什么样的？如果不是，新方程是什么样的？

是的，从中可以看出，一个经过训练的分类器有两个属性，

intercept

和

coef

，如果您想将NBC解释为线性模型，这两个属性非常有用。

谢谢您的帮助。我试图找到一些关于如何使用intercept_uu和coef_u的资料，或者如何重新构建模型（提取模型中的参数）。但是我找不到任何材料来解决我的问题。你能帮我解决这个问题吗？或者给我一些关于它的资料？我真的很感激。再次感谢。