最近在学习机器学习中的经典算法之一——贝叶斯分类器，它是一种基于贝叶斯定理的概率统计分类模型。通过条件概率来预测数据属于某一类别的可能性，广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。✨
为了更好地理解这一算法，我用Python亲手实现了完整的代码，并且详细记录了每一步的原理与操作。从数据预处理到模型训练，再到最终的预测评估，每一步都力求清晰易懂。📊
如果你也对贝叶斯分类器感兴趣，不妨跟着我的步骤一起动手实践吧！不仅可以加深对理论的理解，还能提升编程技能哦。💻
下面附上部分核心代码片段：
```python
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
创建贝叶斯分类器实例
model = GaussianNB()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
```
希望这篇分享能帮助大家轻松入门贝叶斯分类器！🌟