高斯朴素贝叶斯算法的Python实现及完整源代码

高斯朴素贝叶斯算法的Python实现及完整源代码

高斯朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征独立性假设的分类方法，广泛应用于文本分类、邮件过滤、垃圾短信分类等领域。本文将介绍如何用Python实现高斯朴素贝叶斯算法，并提供完整源代码。

首先，需要导入必要的模块和库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

然后，加载数据集并进行预处理：