pythonh实现贝叶斯水果分类器的代码怎么运行的?

在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现简单的贝叶斯分类器，例如朴素贝叶斯（Naive Bayes）。下面是一个基本的例子，展示如何使用scikit-learn对水果数据进行分类：

# 首先，你需要安装必要的库
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.datasets import load_iris  # 假设这是一个包含水果属性的数据集

# 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data  # 特征数据
y = iris.target  # 类别标签

# 数据预处理和划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练朴素贝叶斯分类器
gnb = GaussianNB()
gnb.fit(X_train, y_train)

# 使用训练好的模型预测新样本
predictions = gnb.predict(X_test)

# 输出一些结果信息
print("Accuracy:", gnb.score(X_test, y_test))
print("Predicted labels for the first few test samples:", predictions[:5])

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