我有一个完整的地名数据集，字段包括名称、要素类型、行政区划，还有一个待测试的数据集，如何利用朴素贝叶斯算法消除地名歧义。并给我一个完整的Python代码示例

首先，需要对地名数据集进行预处理，将其转换为特征向量，以便于使用朴素贝叶斯算法进行分类。这里将使用以下特征：

1. 名称的长度
2. 是否包含数字
3. 是否包含特殊字符
4. 是否包含省/市/区等行政区划名称

代码示例：

import pandas as pd
import re

# 读取地名数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将行政区划名称转换为特征
admin_divisions = ['省', '市', '区', '县', '镇', '乡', '村', '街道']
for division in admin_divisions:
    data[division] = data['行政区划'].str.contains(division).astype(int)

# 将名称转换为特征
data['长度'] = data['名称'].str.len()
data['数字'] = data['名称'].str.contains('\d').astype(int)
data['特殊字符'] = data['名称'].str.contains('[^a-zA-Z0-9\s]').astype(int)

# 提取特征向量
features = data[['长度', '数字', '特殊字符'] + admin_divisions]

# 将要素类型转换为分类标签
labels = data['要素类型']

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

# 训练朴素贝叶斯分类器
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
clf = GaussianNB()
clf.fit(X_train, y_train)

# 测试分类器性能
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

接下来，使用训练好的分类器对待测试的数据集进行分类，将不同要素类型的地名分别输出到不同的文件中。

代码示例：

# 读取待测试数据集
test_data = pd.read_csv('test_data.csv')

# 提取特征向量
test_features = test_data[['长度', '数字', '特殊字符'] + admin_divisions]

# 对待测试数据集进行分类
y_pred = clf.predict(test_features)

# 将不同要素类型的地名分别输出到不同的文件中
for label in set(y_pred):
    test_data[y_pred == label].to_csv(label + '.csv', index=False)

这样，就完成了利用朴素贝叶斯算法消除地名歧义的过程，同时输出了不同要素类型的地名到不同的文件中。