本文介绍了如何用Python实现朴素贝叶斯算法，以Spambase数据集为例创建垃圾邮件分类器。通过计算特征在不同类别下的条件概率和类别出现的概率，对数据进行训练和测试，最终评估模型在测试集上的准确率。
Python实现朴素贝叶斯算法 - 附完整源码
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法，广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。本文将介绍如何用 Python 实现朴素贝叶斯算法，并附上完整源码。
首先，我们需要准备一些数据来训练模型。这里我们选用UCI Machine Learning Repository中的Spambase数据集，该数据集包含4601封电子邮件的30个特征，其中15个为词汇频率，另外15个为字符频率。我们将使用该数据集来训练一个垃圾邮件分类器。
在读入数据后，我们需要将其分成训练集和测试集。这里我们选用80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = pd.read_csv('spambase.cs
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