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from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('GaussianNB_train.csv', sep=',')
data1 = pd.read_csv('GaussianNB_predict.csv', sep=',')
data['target'] = np.where(data['d'] > 0, 1, 0)
data1['target'] = np.where(data1['d'] > 0, 1, 0)
X_train = data[['a','b','c']]
y_train = data[['target']]
X_test = data1[['a','b','c']]
y_test = data1[['target']]
nb = GaussianNB()
nb.fit(X_train, y_train)
nb_predictions = nb.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, nb_predictions))
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