代码哪里报错了，怎么改：import pandas as pd from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target print (X, y) #划分训练集，测试集；80%的数据用于训练，20%的数据用于测试 #X_train 是训练集的特征数据，它包含了用于训练模型的输入变量。 #X_test 是测试集的特征数据，它包含了用于评估模型性能的输入变量。 #y_train 是训练集的目标变量，它包含了训练集对应的输出或标签。 #y_test 是测试集的目标变量，它包含了测试集对应的输出或标签。 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.2, random_state=2003) #使用GaussianNB类来创建朴素贝叶斯分类器，并使用训练集来训练它 clf = GaussianNB() clf.fit(X_train, y_train) #使用测试集来测试分类器的准确性 y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.2, random_state=2003) print('Accuracy:', accuracy)

代码中有一个错误，缺少了一个换行符。在计算 accuracy 的那一行代码之前，需要在末尾添加一个换行符。下面是修改后的代码：

import pandas as pd
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
print(X, y)

# 划分训练集，测试集；80%的数据用于训练，20%的数据用于测试
# X_train 是训练集的特征数据，它包含了用于训练模型的输入变量。
# X_test 是测试集的特征数据，它包含了用于评估模型性能的输入变量。
# y_train 是训练集的目标变量，它包含了训练集对应的输出或标签。
# y_test 是测试集的目标变量，它包含了测试集对应的输出或标签。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.2, random_state=2003)

# 使用GaussianNB类来创建朴素贝叶斯分类器，并使用训练集来训练它
clf = GaussianNB()
clf.fit(X_train, y_train)

# 使用测试集来测试分类器的准确性
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.2, random_state=2003)
print('Accuracy:', accuracy)

请注意，我还添加了 `from sklearn import datasets` 这一行，以确保正确导入数据集 `iris`。