python-2.7 - python scikit-learn のマルチラベル Naive Bayes で事前確率を指定する

Question

マルチラベル分類に取り組んでいます。Python scikit-learn で GaussianNB 関数を使用しました。ターゲットは (N, L) 形状の配列です。ここで、L はクラスの数、N は観測の数です。

マルチラベル ケースに対処するために、次の 3 つの方法を使用しました。

1. バイナリ関連
2. チェーンモデル
3. ラベルパワーセット

(L,) 形状の配列である L クラスの事前分布があります。このような事前分布パラメーターを使用して、この事前分布を GaussianNB に組み込んでみました

classifier = BinaryRelevance(GaussianNB(priors = prior_dist))

ただし、次のエラーが返されます

ValueErrors: number of priors must match number of classes

マルチラベルのケースで事前確率を GaussianNB に指定する正しい方法は何ですか?