贝叶斯机器学习代码案例分析

下面是一个简单的基于朴素贝叶斯分类器的代码案例，使用Python语言实现：

import pandas as pd
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据分为训练集和测试集
train_data = data[:-20]
test_data = data[-20:]

# 选择特征变量和目标变量
features = ['feature1', 'feature2', 'feature3']
target = 'target'

# 训练模型
model = GaussianNB()
model.fit(train_data[features], train_data[target])

# 预测测试集结果
preds = model.predict(test_data[features])

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(test_data[target], preds)
print('Accuracy:', accuracy)

以上代码实现了一个简单的朴素贝叶斯分类器，首先读取数据并将其分为训练集和测试集，然后选择特征变量和目标变量，训练模型并预测测试集结果，最后计算准确率。

需要注意的是，以上代码只是一个示例，实际应用中需要根据具体情况进行参数调整、特征工程等操作，以获得更好的预测效果。