我需要用 Python 创建一个天气预报系统。它将做的是获取包含天气数据的文件——例如温度(平均值、最大值、最小值)、风、露点、湿度、条件(雾、雨、雪、无)等——并用它来训练一个朴素贝叶斯模型，这样它就可以预测第二天的情况，即第二天是雾、雨、雪还是无。
这是作业的一部分，因此他们提供了处理数据文件输入的代码，我只需要创建分类器，但我不知道该怎么做。
有人能指出我正确的方向吗？
最佳答案
nltk.classify.naivebayes 模块可能就是您正在寻找的。这是一个包含 how to use nltk classifiers 示例的页面。它展示了如何对文本进行分类，但应该提供一些关于如何根据天气特征训练分类器的提示。
关于python - 我应该如何用 Python 编写朴素贝叶斯分类器？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5329024/