Python 中的高斯貝葉斯分類器算法是一種基于貝葉斯定理及其對于輸入變量進行推理的機器學習算法。

高斯貝葉斯算法用于預測具有連續變量的數據集，它將輸入數據集中每個變量的條件概率估計為高斯分布，并使用條件概率進行分類。

以下是使用Python實現高斯貝葉斯算法的示例代碼：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加載iris數據集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 數據集分為測試和訓練集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 創建高斯貝葉斯分類器
clf = GaussianNB()
# 使用訓練數據擬合模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 測試模型
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print('模型的準確率為：', accuracy)

以上代碼首先使用 scikit-learn 庫中的 load_iris 函數加載 iris 數據集，然后將數據集拆成測試和訓練集。接下來，創建了一個 GaussianNB 模型，并使用訓練數據擬合該模型。最后，使用測試數據驗證模型。

高斯貝葉斯算法的優點在于不需要太多的訓練數據，而且能夠處理大量特征的數據集。但是，它假設所有特征之間相互獨立，而這在某些情況下并不符合實際情況。

在訓練模型之前，其它預處理工作比如標準化和歸一化數據的處理通常也需要完成。在完成這些準備工作后，就可以使用高斯貝葉斯算法創建分類模型，并將其應用于現實世界中的數據。