朴素贝叶斯电子商务代码

朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的简单而强大的分类模型，在电子商务中常用于用户行为预测、商品推荐等场景。在实际应用中，朴素贝叶斯模型假设特征之间相互独立，尽管这个假设在很多情况下并不成立，但在许多数据集中，它仍能提供不错的性能。

下面是一个简单的Python示例，使用sklearn库实现朴素贝叶斯分类器（这里以文本分类为例）：

# 导入所需的库
from sklearn.datasets import load_files
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import Pipeline

# 加载数据集（例如新闻分类数据）
data = load_files('path/to/your/dataset')

# 定义特征提取和分类器的管道
pipeline = Pipeline([
    ('vectorizer', CountVectorizer()),  # 将文本转换为向量
    ('classifier', MultinomialNB())      # 使用朴素贝叶斯分类器
])

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2)

# 训练模型
pipeline.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = pipeline.predict(X_test)

# 评估性能
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"Accuracy: {accuracy}")