有人可以很好地 math/stats 解释参数 var_smoothing 在 scikit 学习中对 GaussianNB 的作用吗？
Can someone give a good math/stats explanation as to what the parameter var_smoothing does for GaussianNB in scikit learn?
我知道这个参数 var_smoothing 以及如何调整它，但我想要一个 math/stats 方面的解释，解释它实际上做了什么调整 - 我还没有能在网上找到好的。
我查看了 Scikit-learn 存储库并找到了以下代码和语句：
# If the ratio of data variance between dimensions is too small, it
# will cause numerical errors. To address this, we artificially
# boost the variance by epsilon, a small fraction of the standard
# deviation of the largest dimension.
self.epsilon_ = self.var_smoothing * np.var(X, axis=0).max()
在Stats中，Gaussian等概率分布函数依赖于sigma^2（方差）；并且两个特征之间的方差越大，相关性越小，估计量越好，因为使用的模型是独立同分布的朴素贝叶斯（基本上，它假设特征是独立的）。
然而，在计算方面，机器学习中很常见的是高值或低值向量或浮点运算会带来一些错误，例如"ValueError: math domain error"。如果发生某种类型的数字错误，这个额外的变量可以用作可调整的限制。
现在，探索是否可以使用此值进行进一步控制（例如避免过度拟合）将会很有趣，因为这个新的自 epsilon 被添加到方差 (sigma^2) 或标准偏差 (sigma) 中.
高斯曲线可以用作 "low pass" 过滤器，只允许样本接近其均值 "pass." 在朴素贝叶斯的背景下，假设高斯分布本质上是给更多的权重样本更接近分布均值。这可能合适也可能不合适，具体取决于您要预测的内容是否服从正态分布。
变量 var_smoothing 人为地将用户定义的值添加到分布的方差（其默认值来自训练数据集）。这实质上加宽了（或 "smooths"）曲线并解释了更多远离分布均值的样本。
我知道这个参数 var_smoothing 以及如何调整它，但我想要一个 math/stats 方面的解释，解释它实际上做了什么调整 - 我还没有能在网上找到好的。
我查看了 Scikit-learn 存储库并找到了以下代码和语句：
# If the ratio of data variance between dimensions is too small, it
# will cause numerical errors. To address this, we artificially
# boost the variance by epsilon, a small fraction of the standard
# deviation of the largest dimension.
self.epsilon_ = self.var_smoothing * np.var(X, axis=0).max()
在Stats中，Gaussian等概率分布函数依赖于sigma^2（方差）；并且两个特征之间的方差越大，相关性越小，估计量越好，因为使用的模型是独立同分布的朴素贝叶斯（基本上，它假设特征是独立的）。
然而，在计算方面，机器学习中很常见的是高值或低值向量或浮点运算会带来一些错误，例如"ValueError: math domain error"。如果发生某种类型的数字错误，这个额外的变量可以用作可调整的限制。
现在，探索是否可以使用此值进行进一步控制（例如避免过度拟合）将会很有趣，因为这个新的自 epsilon 被添加到方差 (sigma^2) 或标准偏差 (sigma) 中.
高斯曲线可以用作 "low pass" 过滤器，只允许样本接近其均值 "pass." 在朴素贝叶斯的背景下，假设高斯分布本质上是给更多的权重样本更接近分布均值。这可能合适也可能不合适，具体取决于您要预测的内容是否服从正态分布。
变量 var_smoothing 人为地将用户定义的值添加到分布的方差（其默认值来自训练数据集）。这实质上加宽了（或 "smooths"）曲线并解释了更多远离分布均值的样本。