用朴素贝叶斯算法训练data3.csv，并对测试集logittest.csv中的编号为1到10的十个数据进行分类代码

朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类方法，在Python中可以使用sklearn库来实现。首先，你需要加载数据并进行预处理。假设你的数据文件`data3.csv`包含特征列和目标变量，而`logittest.csv`仅包含需要预测的特征。

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
data = pd.read_csv('data3.csv')
test_data = pd.read_csv('logittest.csv')

# 如果你的数据有缺失值，可以考虑填充、删除或者使用其他策略处理
# data.fillna(...), test_data.fillna(...) 等

# 将数据划分为特征（X）和目标（y）
X = data.drop('target', axis=1)  # 假设'target'是标签列
y = data['target']

# 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)

# 创建朴素贝叶斯模型
gnb = GaussianNB()

# 训练模型
gnb.fit(X_train, y_train)

# 使用模型对测试集进行预测
predictions = gnb.predict(X_test.iloc[1:11])  # 预测前10条记录

# 获取预测结果
predicted_labels = list(predictions)

# 对比实际测试集的编号1到10的数据
real_labels = test_data.iloc[1:11]['target'].values.tolist()  # 假设测试集中也有'target'列

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(real_labels, predicted_labels)
print("Accuracy on the first 10 samples: ", accuracy)

#