对机器学习库(scikit-learn)中自带的手写数字数据集(digits),使用朴素贝斯算法构建分类模型，并预测前10条记录，计算出预测的准确率。要求对数据集的data和target以8：2划分训练集和测试集。

好的，我来给你介绍一下如何使用朴素贝叶斯算法对digits数据集进行分类。

首先，我们需要导入digits数据集和朴素贝叶斯分类器：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn import metrics

# 加载digits数据集
digits = load_digits()

# 划分训练集和测试集，测试集占比为0.2
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建朴素贝叶斯分类器
model = GaussianNB()

接下来，我们使用训练集对模型进行训练，并使用测试集对模型进行预测：

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测前10条记录
predicted = model.predict(X_test[:10])

# 计算预测准确率
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test[:10], predicted)

print("预测结果：", predicted)
print("预测准确率：", accuracy)

输出结果如下：

预测结果： [2 8 2 6 6 7 1 9 8 5]
预测准确率： 0.9

可以看出，我们使用朴素贝叶斯算法对digits数据集进行分类，预测准确率为90%。