朴素贝叶斯分类正确率python代码

下面是一个简单的朴素贝叶斯分类器的Python实现，包括数据预处理、训练和测试：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
X = data.drop('label', axis=1)
Y = data['label']
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练模型
clf = GaussianNB()
clf.fit(X_train, Y_train)

# 预测并计算正确率
Y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(Y_test, Y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

其中，数据文件`data.csv`应该包含以下列：特征列和标签列。在数据预处理步骤中，我们将标签列从特征列中分离出来，并将数据集分成训练集和测试集。在训练步骤中，我们使用GaussianNB分类器来拟合训练数据。最后，我们使用测试数据来计算分类器的正确率。