采用python语言实现朴素贝叶斯算法，根据给定的数据进行模型训练及分类结果预测。

好的，采用Python语言实现朴素贝叶斯算法可以分为以下几个步骤：

1. 数据预处理：将原始数据转换成计算机能够处理的格式，比如将文本转换成词袋模型。

2. 模型训练：根据预处理后的数据，计算出朴素贝叶斯算法中的先验概率和条件概率。

3. 分类结果预测：利用训练好的模型，对新的数据进行分类预测。

下面是具体的Python代码实现：

import numpy as np

class NaiveBayes:
    def __init__(self):
        self.prior = None
        self.cond_prob = None
    
    def fit(self, X, y):
        n_samples, n_features = X.shape
        self.classes = np.unique(y)
        n_classes = len(self.classes)
        
        # 计算先验概率
        self.prior = np.zeros(n_classes)
        for i, c in enumerate(self.classes):
            self.prior[i] = np.sum(y == c) / n_samples
        
        # 计算条件概率
        self.cond_prob = np.zeros((n_classes, n_features))
        for i, c in enumerate(self.classes):
            X_c = X[y == c]
            self.cond_prob[i] = (np.sum(X_c, axis=0) + 1) / (np.sum(X_c) + n_features)
    
    def predict(self, X):
        y_pred = []
        for x in X:
            posteriors = []
            for i, c in enumerate(self.classes):
                prior = np.log(self.prior[i])
                cond_prob = np.sum(np.log(self.cond_prob[i]) * x)
                posterior = prior + cond_prob
                posteriors.append(posterior)
            y_pred.append(self.classes[np.argmax(posteriors)])
        return y_pred

其中，fit方法用于模型训练，参数X为训练集特征，y为训练集标签；predict方法用于分类结果预测，参数X为测试集特征。

以上就是利用Python实现朴素贝叶斯算法的过程，希望能够对你有所帮助。