# 贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。它是一种统计学习方法适用于处理分类问题。## 贝叶斯分类算法的基本思想是：根据已知的先验概率和样本的条件概率来推断出样本属于某个类别的后验概率然后将样本分到后验概率最大的类别中。## 具体地说贝叶斯分类算法需要先确定每个类别的先验概率然后对于每个特征计算在各个类别下的条件概率。最后将先验概率和条件概率带入贝叶斯定理计算出样本属于各个类别的后验概率选
：使用朴素贝叶斯分类算法对鸢尾花数据集进行分类，并计算分类器的准确率。
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