输入的是两个文件，一个训练集，一个测试集

如果你的数据是存储在两个文件中的，你可以使用Python的pandas库来加载和处理这些文件。下面是一个示例代码，演示如何加载训练集和测试集文件，并使用贝叶斯交叉验证分类器进行分类和准确率计算：

import pandas as pd
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载训练集和测试集文件
train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')

# 假设训练集文件包含特征列'X'和标签列'y'，测试集文件包含特征列'X'
X_train = train_data['X']
y_train = train_data['y']
X_test = test_data['X']

# 创建分类器对象
classifier = MultinomialNB()

# 训练分类器
classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集的分类
y_pred = classifier.predict(X_test)

# 如果测试集文件中还有真实标签列'y_true'，可以加载并计算准确率
y_true = test_data['y_true']
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)

# 输出测试集的预测分类和准确率
print("预测分类:", y_pred)
print("准确率:", accuracy)

请注意，上述代码中的文件路径是示例，你需要将它们替换为你实际的文件路径。此外，还需要根据你的数据的实际情况，调整特征列和标签列的名称。