朴素贝叶斯分类python
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器。在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的朴素贝叶斯分类器。以下是一个简单的例子：
```python
from  import load_iris
from _selection import train_test_splitrandom python
from _bayes import GaussianNB
加载 iris 数据集
iris = load_iris()
X, y = ,
划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=, random_state=42)
创建并训练模型
gnb = GaussianNB()
(X_train, y_train)
在测试集上进行预测
y_pred = (X_test)
打印预测结果
print(y_pred)
```
在这个例子中，我们使用了鸢尾花（iris）数据集，这是一个常用的分类问题数据集。首先，我们加载数据，然后将其划分为训练集和测试集。然后，我们创建一个GaussianNB对
象，并使用训练数据拟合模型。最后，我们在测试集上进行预测，并打印预测结果。

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