数据挖掘实现朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间是相互独立的，因此被称为“朴素”。
下面是使用Python实现朴素贝叶斯算法的示例代码：
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

# 将数据集划分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['特征1', '特征2', '特征3', ...]], data['标签'], test_size=0.2)

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

# 在测试集上预测
y_pred = classifier.predict(X_test)

# 计算准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)
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在上面的代码中，data.csv是包含特征和标签的数据集，train_test_split函数用于将数据集随机分为训练集和测试集，GaussianNB是使用高斯分布的朴素贝叶斯分类器，accuracy_score函数用于计算分类器在测试集上的准确率。
需要注意的是，朴素贝叶斯算法假设特征之间是相互独立的，因此在实际应用中需要对数据进行预处理，例如去除相关性较强的特征，避免算法的错误分类。