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朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM） 算法示例
20221110
来源：https://blog.csdn.net/weixin_43849505/article/details/118733892
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import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# 引入库文件

X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])
Y = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2])
# 构造训练数据

clf = GaussianNB(priors=None)
# 使用默认参数，创建一个高斯朴素贝叶斯分类器
clf.fit(X, Y)
# 传入数据

print(clf.predict([[-0.8,-1]]))
# 进行预测