1、打开python软件，从skdeam库中的导入数据集load breast cancer（）。

  2、使用skleam中model selection 的train test split 函数把读入的数据随机分

  成两部分，一部分用于训练(80%),一部分用于测试( 20% )

  3.使用skeam库中的skieam.naive bayes的GaussianNB函数以及训练数

  据构建贝叶斯分类模型,使用predict函数和构建的贝叶斯分类模型分别对训练和测试数据进行分类，并与真实值进行对比,得到模型正鵪率，同时使用

  skeammetrics的confusion matix、lassifiation repont和roc cuive函数给出混清矩阵、分类结果分析报告和ROC曲线图。