python朴素贝叶斯完整代码，数据以及结果图片

实现了高斯、多项式、伯努利三种朴素贝叶斯模型，能够处理离散型数据和连续型数据，并提供预测结果概率。对于像鸢尾花这类的连续型数据可以直接采用MyGaussianNB预测。离散型数据采用MyMultinomialNB预测。离散型数据，且特征值只有0,1两种取值情况的采用MyBernoulliNB预测。三种模型都可以通过score方法评估模型准确率，都可以通过predict_proba方法输出预测结果概率。 此外，为了优化和改进模型，使MyMultinomialNB和MyBernoulliNB能够预测连续型数据，还实现了基于numpy和pandas的分箱函数MyDiscretizer以及二值化函数MyBinarizer。

主要为大家详细介绍了python实现朴素贝叶斯分类器，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

内含数据集。先执行cut_data.py划分训练集和测试集，再执行main.py即可。