python西瓜数据集朴素贝叶斯源码

朴素贝叶斯分类算法是一种基于概率的分类算法，对于给定的输入数据，通过计算它们属于每个类别的概率来进行分类。在使用朴素贝叶斯算法时，我们需要使用训练数据集进行模型的训练。

下面是Python中使用西瓜数据集进行朴素贝叶斯分类的源码示例：

import pandas as pd
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

# 读取西瓜数据集
data = pd.read_csv('watermelon.csv')

# 将数据集分为训练数据和测试数据
train_data = data[:8]  # 前8条数据作为训练数据
test_data = data[8:]   # 后2条数据作为测试数据

# 选择特征和目标变量
features = train_data[['色泽', '根蒂', '敲声', '纹理', '脐部', '触感']]
target = train_data['好瓜']

# 创建朴素贝叶斯分类器
classifier = GaussianNB()

# 拟合模型
classifier.fit(features, target)

# 预测测试数据
test_features = test_data[['色泽', '根蒂', '敲声', '纹理', '脐部', '触感']]
predictions = classifier.predict(test_features)

# 打印预测结果
for i, prediction in enumerate(predictions):
    print('测试样本', i+1, '预测结果:', prediction)

在这个示例中，我们首先使用Pandas库读取西瓜数据集。然后，将数据集分为训练数据和测试数据，一般情况下会随机划分。接着，选择特征和目标变量，并创建了一个GaussianNB的朴素贝叶斯分类器。我们使用fit方法将训练数据集拟合到模型中，然后使用测试数据进行预测，并打印预测结果。

需要注意的是，此示例仅适用于具有色泽、根蒂、敲声、纹理、脐部和触感这些特征的西瓜数据集。你可以根据你的具体数据集进行调整。此外，还需要确保西瓜数据集的CSV文件('watermelon.csv')在当前工作目录中。