同上述做法 利用朴素贝叶斯分类算法对iris 分类并输出准确率

好的，针对您的问题，以下是利用朴素贝叶斯分类算法对iris数据集进行分类并输出准确率的代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载iris数据集
iris = load_iris()

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建一个朴素贝叶斯分类器
gnb = GaussianNB()

# 训练模型
gnb.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = gnb.predict(X_test)

# 输出准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率为：", accuracy)

运行代码后，会输出准确率。注意，每次运行结果可能会略有不同，因为训练集和测试集的划分是随机的。