(4)采用高斯朴素贝叶斯
gaussion = GaussianNB() gaussion.fit(train,target) y_ = gaussion.predict(X_test) #取出一维 二维数据 绘制图形 plt.scatter(X_test[:,0],X_test[:,1],c=y_) #测试点的颜色设置 cmap = ListedColormap(['r','g','b']) plt.scatter(train[:,0],train[:,1],c=target,cmap=cmap)