朴素贝叶斯分类是机器学习中常见的分类方法之一，本节将带大家深入学习一下 Scikit-Learn 中朴素贝叶斯分类工具包的相关使用方法。
首先，我们导入相关的库，并构建第一个示例数据集：
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Scikit-Learn 中的 make_blobs 方法常被用来生成聚类算法的测试数据，直观地说，make_blobs 会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据，这些数据可用于测试聚类算法的效果。接下来，我们导入朴素贝叶斯分类函数 GaussianNB ，构建并拟合模型：
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为了更清晰直观地展示模型效果，我们构建了另一组随机样本，用于观察朴素贝叶斯分类模型在二维空间中的分类边界，在这里，我们可以调用 predict 函数，来输出模型对样本点的判断结果：
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本文标题：Scikit-Learn 朴素贝叶斯分类丨数析学院
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