朴素贝叶斯分类器python打球

朴素贝叶斯分类器是一种基于概率统计的机器学习算法，它假设特征之间相互独立，这被称为“朴素”假设。在Python中，我们可以使用sklearn库中的` GaussianNB`或`MultinomialNB`等类来进行朴素贝叶斯分类。

例如，如果你想要用朴素贝叶斯对文本数据（如邮件是否垃圾邮件）进行分类，可以这样做：

from sklearn.datasets import load_files
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 加载数据集
data = load_files('spam_dataset') # 假设是一个包含两类邮件的数据集

# 文本预处理，转化为向量表示
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data.data)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, data.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练朴素贝叶斯模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

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