朴素贝叶斯python西瓜分类

好的，针对朴素贝叶斯分类算法在Python中的应用，你可以按照以下步骤进行实现：

1. 准备数据集：从UCI机器学习库中下载西瓜数据集，并将其转换为适合朴素贝叶斯分类器使用的格式。

2. 分割数据集：将数据集分为训练集和测试集。

3. 训练模型：使用训练集训练朴素贝叶斯分类器。

4. 测试模型：使用测试集测试朴素贝叶斯分类器的准确率。

5. 使用模型：使用训练好的朴素贝叶斯分类器对新的西瓜进行分类。

下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

# 读取数据集
data = pd.read_csv('watermelon.csv')

# 将数据集分为特征和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 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=0.3, random_state=0)

# 训练朴素贝叶斯分类器
clf = GaussianNB()
clf.fit(X_train, y_train)

# 测试模型准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

# 使用模型进行预测
new_data = [[0.697, 0.460, 1],
            [0.774, 0.376, 1],
            [0.634, 0.264, 0],
            [0.608, 0.318, 0]]
prediction = clf.predict(new_data)
print('Prediction:', prediction)