python运用朴素贝叶斯算法判断好瓜坏瓜

题目如下：

现有西瓜挑选数据文件：dataset.txt

编程实现朴素贝叶斯算法

并判断有如下特征的瓜是否好瓜：

青绿,稍蜷,浊响,清晰,凹陷,硬滑

我们的思路如下：

实现朴素贝叶斯算法需要处理几个步骤：

1. 读取数据文件 dataset.txt，将数据转换为可用于训练和预测的格式。

2. 分离出训练数据和测试数据。

3. 计算训练数据中每个特征与每个类别的关系，如在青绿特征下的好瓜和坏瓜的比例。

4. 使用贝叶斯公式计算新样本属于每个类别的概率。

5. 根据概率大小，将新样本分配给概率最大的类别。

6. 判断有如下特征的瓜是否好瓜，需要将青绿，稍蜷，浊响，清晰，凹陷，硬滑 等特征值作为新样本进行预测。

7. 最后结果是好瓜或坏瓜，根据预测结果判断。

我们可以使用 python scikit-learn 库中的 naive_bayes 模块来实现贝叶斯分类算法。

具体参考代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据文件
df = pd.read_csv("dataset.txt")

# 分离特征和标签
X = df.iloc[:, :-1]
y = df.iloc[:, -1]

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建朴素贝叶斯模型
clf = MultinomialNB()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 计算在测试集上的准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

# 预测新样本
new_sample = [['青绿', '稍蜷', '浊响', '清晰', '凹陷', '硬滑']]
prediction = clf.predict(new_sample)
print("Prediction for new sample:", prediction)