朴素贝叶斯分类器可以处理正态分布和二值分布混合特征。在Python中，可以使用`sklearn`库中的`GaussianNB`和`BernoulliNB`类来实现。
首先，需要安装`sklearn`库：
```bash
pip install scikit-learn
```
然后，可以使用以下代码进行朴素贝叶斯分类：
```python
import numpy as np二项式分布的正则化
from sklearn.datasets import make_classification
del_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, BernoulliNB
ics import accuracy_score
# 生成一个包含正态分布和二值分布混合特征的数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15, n_redundant=5, random_state=42)
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 使用高斯朴素贝叶斯分类器
gnb = GaussianNB()
gnb.fit(X_train, y_train)
y_pred_gnb = gnb.predict(X_test)
print("高斯朴素贝叶斯分类器的准确率：", accuracy_score(y_test, y_pred_gnb))
# 使用伯努利朴素贝叶斯分类器
bnb = BernoulliNB()
bnb.fit(X_train, y_train)
y_pred_bnb = bnb.predict(X_test)
print("伯努利朴素贝叶斯分类器的准确率：", accuracy_score(y_test, y_pred_bnb))
```
这段代码首先生成一个包含正态分布和二值分布混合特征的数据集，然后将数据集分为训练集和测试集。接着，分别使用高斯朴素贝叶斯分类器和伯努利朴素贝叶斯分类器对训练集进行训练，并对测试集进行预测。最后，计算并输出两种分类器的准确率。

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