怎么通过读取一个csv文件的数据作为训练集，一个csv文件作为测试集，放入高斯朴素贝叶斯分类器中进行预测，并输出结果标签名字

你可以使用Python编程语言中的Pandas库来读取CSV文件，并使用Scikit-learn库中的Gaussian Naive Bayes算法来进行分类预测。首先，你需要安装这两个库。可以使用以下命令来安装：

pip install pandas
pip install scikit-learn

然后，你可以使用以下代码来读取CSV文件作为训练集：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
train_data = pd.read_csv("train.csv")

# 分离特征和标签
X_train = train_data.iloc[:, :-1]
y_train = train_data.iloc[:, -1]

接下来，你可以使用以下代码来读取CSV文件作为测试集并进行预测：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

# 读取CSV文件
test_data = pd.read_csv("test.csv")

# 分离特征和标签
X_test = test_data.iloc[:, :-1]
y_test = test_data.iloc[:, -1]

# 创建高斯朴素贝叶斯分类器
gnb = GaussianNB()

# 训练分类器
gnb.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = gnb.predict(X_test)

# 输出结果标签名字
print(y_pred)

以上代码中，GaussianNB()创建了一个高斯朴素贝叶斯分类器，fit()方法用于训练分类器，predict()方法用于进行预测并返回预测结果，最后输出了预测结果的标签名字。