请使用朴素贝叶斯方法完成上述代码
时间: 2023-09-08 22:07:35 浏览: 40
好的,这里给出一个使用朴素贝叶斯方法完成肿瘤分类和预测的Python代码示例。
```
# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据集
data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')
# 数据预处理
X = data.iloc[:, 2:].values
y = data.iloc[:, 1].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0)
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
# 模型训练和测试
nb = GaussianNB()
nb.fit(X_train, y_train)
y_pred_nb = nb.predict(X_test)
print("Naive Bayes accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred_nb))
```
这个示例代码与前面的代码类似,只是将模型的训练和测试部分使用了朴素贝叶斯方法。在这里,我们使用了scikit-learn库提供的GaussianNB类来创建一个高斯朴素贝叶斯模型,并使用fit方法对模型进行训练,然后使用predict方法对测试集进行预测。最后输出了使用朴素贝叶斯方法的准确率。