python为预测未来一天是否下雨，某机构收集了过去7天的天气情况，如表1所示。除“序号”列外，其他列中1表示是，0表示否。使用朴素贝叶斯算法定义一个分类模型，使用数据集对模型进行训练，预测未来一天(刮风，不闷热，多云)会不会下雨，如果这一天不会下雨，则输出“这是一个好天气”，否则输出“要下雨了，快做好准备吧”

```python import pandas as pd from sklearn.naive_bayes import GaussianNB # 读取数据 data = pd.read_csv('weather_data.csv') # 提取特征和标签 X = data.drop('下雨', axis=1) y = data['下雨'] # 创建并训练模型 model = GaussianNB() model.fit(X, y) # 未来一天的天气情况 future_weather = [1, 0, 1] # 刮风，不闷热，多云 # 预测 prediction = model.predict([future_weather]) if prediction[0] == 0: print("这是一个好天气") else: print("要下雨了，快做好准备吧") # 注意逻辑点： # 1. 数据的质量和准确性对模型的训练和预测结果影响很大。 # 2. 特征的选择和处理需要根据实际情况进行优化。 # 3. 对于预测结果，需要结合更多的实际因素进行综合判断。 ``` [2025-04-10 14:38:11 | AI写代码神器 | 229点数解答]