Python朴素贝叶斯模型的应用问题

Question

下面的代码是上课时提供的，但是在pycharm上无法成功运行，但是从jupyter notebook上就可以运行，有没有人提供一下解决思路

# # 第六章 朴素贝叶斯模型
# # 1. 朴素贝叶斯模型简单代码演示
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]
y = [0, 0, 0, 1, 1]

model = GaussianNB()
model.fit(X, y)

print(model.predict([[5, 5]]))

# # 2.案例实战 - 肿瘤预测模型
# 2.1 读取数据

import pandas as pd
df = pd.read_excel('肿瘤数据.xlsx')
df.head()

# 2.2 划分特征变量和目标变量

X = df.drop(columns='肿瘤性质')
y = df['肿瘤性质']

# 2.3 模型搭建
# 2.3.1 划分训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)

# 2.3.2 朴素贝叶斯模型

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
nb_clf = GaussianNB()  # 高斯朴素贝叶斯模型
nb_clf.fit(X_train,y_train)

这是在pycharm上的运行结果

这是在jupyter notebook上的运行结果

Answer 1

jupyter 应该是命令行输入输出
如果想在pycharm看到相应输出
需添加print打印
如:print(df.head())

亦或者在pycharm中创建terminal来执行此py文件