利用朴素贝叶斯网络对Iris数据集进行新闻分类
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这篇短文探讨了最简单的朴素贝叶斯网络在Python中的应用，并详细描述了其在Iris鸢尾花数据集上的分类预实验以及实际新闻数据上的分类预测分析。
一、iris鸢尾花数据集分类
1、开头先导入相关模块：
import matplotlib.pyplot as plt # 绘图
from sklearn.datasets import load_iris #导入鸢尾花集
from sklearn.model_selection import train_test_split #对数据集进行切分
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 朴素贝叶斯网络模型2、导入鸢尾花数据集：
X = load_iris().data # 数据集
Y = load_iris().target # 相应类别标签该鸢尾花数据集共计包含150个样本；每个样本都包含了诸如花瓣长度与宽度等特征的信息；此外该数据集划分为三个不同的类别 各类别对应的标签值分别为0、1与2
数据集data（没有展现完）
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