我在尝试通过Udacity的机器学习入门课程来学习机器学习。

第二课 – 朴素贝叶斯测验19：高斯NB在Terrain数据上的部署

我需要在classifyNB.py文件中添加一些代码，我已经添加了

def classify(features_train, labels_train):   ### 导入sklearn模块中的GaussianNB### 创建分类器### 在训练特征和标签上拟合分类器### 返回拟合的分类器### 你的代码写在这里！from sklearn.naive_bayes import GaussianNBclf = GaussianNB()clf.fit(features_train, labels_train)return((features_train, labels_train) 

但代码未能编译并抛出了一些错误。

有什么想法我应该写什么来返回拟合的分类器

回答：

我以这种方式完成了相同的练习

def classify(features_train, labels_train):### 导入sklearn模块中的GaussianNB### 创建分类器### 在训练特征和标签上拟合分类器### 返回拟合的分类器### 你的代码写在这里！from sklearn.naive_bayes import GaussianNBclf = GaussianNB()clf.fit(features_train, labels_train)return clf