编写代码利用朴素贝叶斯分析托儿所录取问题

好的，以下是一个简单的 Python 代码示例，用于实现朴素贝叶斯分类算法来解决托儿所录取问题：

首先，我们需要导入必要的库：numpy, pandas, sklearn

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

接下来，我们可以使用 pandas 读取数据集，例如：

data = pd.read_csv('data.csv')

这里假设数据集的文件名为 data.csv。

然后，我们可以将数据集拆分为特征和标签，例如：

X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

这里假设最后一列为标签列。

接下来，我们可以使用 sklearn 中的 GaussianNB 方法实现朴素贝叶斯分类算法，例如：

classifier = GaussianNB()
classifier.fit(X, y)

最后，我们可以使用训练好的模型进行预测，例如：

y_pred = classifier.predict([[5, 3]])

这里假设我们要预测一个学生的语言能力得分为 5，社交能力得分为 3 的情况下是否能够录取。

完整代码示例如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 拆分特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 训练模型
classifier = GaussianNB()
classifier.fit(X, y)

# 使用模型进行预测
y_pred = classifier.predict([[5, 3]])

# 输出预测结果
print(y_pred)

希望这个简单的代码示例能够帮助你解决托儿所录取问题。