朴素贝叶斯算法训练模型，预测未来一天会不会下雨 要求提交源代码

朴素贝叶斯分类算法是一种基于概率的机器学习方法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等场景。对于预测未来一天是否下雨的问题，可以将其转化为二元分类任务，其中一个是“会下雨”，另一个是“不会下雨”。下面是一个简单的Python示例，使用sklearn库中的`MultinomialNB`实现：

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 假设数据集是一个CSV文件，包含日期和天气描述两列
data = pd.read_csv('weather_data.csv')

# 提取特征（天气描述），并转换成向量
vectorizer = CountVectorizer()
features = vectorizer.fit_transform(data['description'])

# 将标签（是否下雨）转换为0（不下雨）和1（会下雨）
labels = data['rain'].map({'no': 0, 'yes': 1})

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练朴素贝叶斯模型
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测未来一天的天气
future_weather_description = "明天可能会有阵雨"
future_features = vectorizer.transform([future_weather_description])
prediction = model.predict(future_features)

print("预测结果：", "会下雨" if prediction[0] else "不会下雨")

注意，这个例子假设了天气描述是以文本形式存在的，需要适当处理和转换。实际应用中，可能还需要考虑更多的影响因素，并对数据进行预处理，如去除停用词、标准化等。