第1关：贝叶斯分编程要求 根据提示，在右侧编辑器补充代码，初始化高斯贝叶斯模型，并训练模型，测试其在分类上的性能。调节模型参数，使邮件分类性能不低于70%。 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试： 测试输入：无； 预期输出： 模型精度大于70%，任务完成！类

在Python中，使用scikit-learn库可以很容易地创建一个高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）模型并对其进行训练。首先，你需要导入必要的库，然后准备数据集（这里假设你已经有了特征和标签）。下面是一个简单的示例代码，用于初始化、训练和评估模型性能：

# 导入所需的库
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设你已经有一个名为X_train和y_train的数据集，分别表示特征和标签
# X_train: 特征矩阵
# y_train: 标签数组

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化高斯贝叶斯模型
gnb = GaussianNB()

# 训练模型
gnb.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = gnb.predict(X_test)

# 计算模型精度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"模型精度: {accuracy}")

# 如果精度低于70%，你可以尝试调整模型参数（如平滑参数alpha），或者检查数据预处理是否适当
if accuracy < 0.7:
    print("模型精度未达到70%，需要优化模型或数据")

如果你需要提高模型性能，可以考虑对数据进行标准化、归一化等预处理操作，或者尝试其他更复杂的分类算法。同时，注意调整`GaussianNB()`中的`alpha`参数（对于伯努利朴素贝叶斯，这是一个平滑参数；对于多项式朴素贝叶斯，它控制多项式的阶数）。