基于朴素贝叶斯算法的隐形眼镜类型分类代码

基于朴素贝叶斯算法进行隐形眼镜类型分类的代码通常涉及到以下几个步骤：

1. 数据准备：首先，你需要收集关于隐形眼镜的各种特征数据，比如品牌、材质、度数范围、适应人群等，并将这些信息标记为特定的类别（如软镜、硬镜、日抛、月抛等）。

2. 导入库：常见的Python库如`pandas`用于数据处理，`numpy`进行数值计算，以及`sklearn`库中的`GaussianNB`或`MultinomialNB`（针对文本数据的朴素贝叶斯分类器）来进行朴素贝叶斯模型构建。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

3. 加载和预处理数据：

data = pd.read_csv('lens_data.csv')  # 假设数据存储在一个CSV文件中
X = data.drop('type', axis=1)  # 特征列
y = data['type']  # 类别标签

# 将非数字特征转换为数值（如果有的话）
X = pd.get_dummies(X)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 构建模型并训练：

gnb = GaussianNB()  # 对于连续型特征使用高斯朴素贝叶斯
# 或者
bnb = MultinomialNB()  # 对于计数型或二进制特征（如文本数据）

gnb.fit(X_train, y_train)

5. 预测和评估：

y_pred = gnb.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

6.