请给我具体的实现可视化的代码

为了将朴素贝叶斯分类器的预测结果可视化，我们可以结合使用matplotlib和pandas库。这里我会提供一个基本的例子，展示如何创建混淆矩阵以及特征概率的直方图。请注意，这只是一个简化的例子，实际应用中可能需要更多的数据预处理和美化。

首先，我们需要导入所需的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
from sklearn.metrics import confusion_matrix

接下来，我们可以创建混淆矩阵：

def plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, classes):
    cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
    df_cm = pd.DataFrame(cm, index=classes, columns=classes)
    plt.figure(figsize=(10, 7))
    sns.heatmap(df_cm, annot=True, fmt="d")
    plt.xlabel("Predicted labels")
    plt.ylabel("True labels")
    plt.title("Confusion Matrix")
    plt.show()

# 使用predict方法获取预测结果
y_pred = naiveBayes.predict(dataTrain)

# 获取实际类别
y_true = dataTrain.iloc[:,-1]

# 创建并展示混淆矩阵
plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, list(naiveBayes.model.keys()))

然后，我们可以绘制特征概率的直方图，这里以一个假设的特征为例：

def plot_feature_distribution(feature_name, feature_values):
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    sns.countplot(feature_values, hue=y_pred)
    plt.xlabel(f"{feature_name}")
    plt.ylabel("Count")
    plt.title(f"Feature {feature_name} Distribution by Predicted Class")
    plt.legend(title='Predicted Classes')
    plt.show()

# 选择一个特征（例如 'feature_column_name'）
feature_column_name = "your_feature_column"
feature_values = dataTrain[feature_column_name].values
plot_feature_distribution(feature_column_name, feature_values)

上述代码展示了如何创建混淆矩阵和一个特征的直方图，你可以根据需要扩展到其他特征或者使用更复杂的图形。如果你想要可视化决策边界，可能需要使用特定于算法的工具，比如`plot_decision_regions`，但朴素贝叶斯并不直接支持，通常适用于逻辑回归、SVM等其他模型。