1.运行环境： Python3、 Numpy
2.从指定训练数据中生成朴素贝叶斯分类器并预测:
从终端进入项目文件夹，输入：python3，运行Python解释器，在Python解释器中输入以下命令：
import naive_bayes
# 生成分类器，可参考该方法从指定文件生成分类器
myBayes=naive_bayes.testA()
# 预测单条数据
myBayes.predictData([特征1,特征2,特征3...特征n])
# 从测试数据中检测分类器错误率
myBayes.predict("adult.test.txt")
预测数据类型可包含：连续值、离散值以及缺失值。
3.参数说明：
# 指定需要读取的训练数据文件名，应保证该文件与decisionTree.py在同一文件夹下
self.fileName
# 指定训练数据使用的分割符号
self.fileSplitStr
# 指定训练数据各特征值名称
self.attribute_names
# 指定训练数据各特征值类型：continuous表示该特征值为连续型；discrete表示该特征值为离散型
self.attribute_types
# 指定训练数据中缺省值的表示符号
self.unknownMark
4.提供的测试数据中包含连续值、离散值以及缺失值，共32561条训练数据，数据详细信息参考：(http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult)