python朴素贝叶斯代码分析

这段代码是一个使用Python实现朴素贝叶斯算法的示例。首先，从sklearn库中导入了GaussianNB类和train_test_split函数，并从sklearn.datasets中导入了load_iris函数以加载iris数据集。然后，通过load_iris()函数获取了数据和目标标签。接下来，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。然后，创建了一个GaussianNB模型对象。之后，使用fit函数对模型进行训练，传入训练集的特征和标签。然后，使用predict函数对测试集进行预测，得到预测结果y_pred。最后，通过计算准确率来评估模型的性能，计算的方法是将预测结果和真实标签进行比较，并统计预测正确的样本数占总样本数的比例。最后打印出准确率。

朴素贝叶斯（Naive Bayes，NB）是一种基于贝叶斯定理的分类算法。它是一种简单快速的算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等任务。

朴素贝叶斯估计是基于贝叶斯定理和特征条件独立分布假设的分类方法。首先，根据特征条件独立的假设学习输入/输出的联合概率分布。然后，基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [朴素贝叶斯详解,并用python实现朴素贝叶斯](https://blog.csdn.net/q6115759/article/details/131045741)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python编写朴素贝叶斯用于文本分类](https://download.csdn.net/download/weixin_38706100/13771023)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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