我正在阅读一本关于Python机器学习的书籍，但我不理解这段代码：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn import cross_validationfrom utilities import visualize_classifier# 输入文件包含数据input_file = 'data_multivar_nb.txt'# 从输入文件加载数据data = np.loadtxt(input_file, delimiter=',')X, y = data[:, :-1], data[:, -1] # 创建朴素贝叶斯分类器classifier = GaussianNB()# 训练分类器classifier.fit(X, y)# 预测训练数据的值y_pred = classifier.predict(X)# 计算准确率accuracy = 100.0 * (y == y_pred).sum() / X.shape[0]print("Accuracy of Naive Bayes classifier =", round(accuracy, 2), "%")

我有几个问题：

data[:, :-1] 和 data[:, -1] 分别做了什么？输入文件的格式如下：

2.18,0.57,04.13,5.12,19.87,1.95,24.02,-0.8,31.18,1.03,04.59,5.74,1

计算准确率的部分是如何工作的？X.shape[0] 是什么意思？最后，如何使用分类器来预测新值的y？

回答：

当你索引numpy数组时，你会使用类似列表的方括号。

my_list[-1] 返回列表中的最后一个项目。

例如。

my_list = [1, 2, 3, 4]my_list[-1]4

如果你熟悉列表索引，那么你应该知道什么是切片。

my_list[:-1] 返回从开始到倒数第二个的所有项目。

my_list[:-1][1, 2, 3]

在你的代码中，data[:, :-1] 只是在二维中使用切片进行索引。请查阅numpy数组的文档以获取更多信息。理解ndarrays 是使用sklearn的先决条件。