(只考虑西瓜数据集3.0的离散属性)，采用 sklearn 中的 CategoricalNB 方法预测测试样本(测1)的属性。

首先需要对离散属性进行编码，可以使用 LabelEncoder 来实现。然后使用 CategoricalNB 方法进行训练和预测。

下面是示例代码：

from sklearn import datasets
from sklearn.naive_bayes import CategoricalNB
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 加载西瓜数据集3.0
data = datasets.load_wine()
X = data.data          # 特征
y = data.target        # 类别

# 将离散属性进行编码
le = LabelEncoder()
X[:, 3] = le.fit_transform(X[:, 3])

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 使用 CategoricalNB 进行训练和预测
clf = CategoricalNB()
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出预测结果
print("预测结果：", y_pred)

需要注意的是，CategoricalNB 方法只适用于离散属性，如果数据集中既有离散属性又有连续属性，需要先对连续属性进行离散化处理。同时需要根据实际情况选择合适的编码方式和预处理方法，以获得更好的预测效果。