Python 机器学习入门朴素贝叶斯分类器返回语句

我试图从Udacity的机器学习课程介绍中学习机器学习

第2课-朴素贝叶斯测验19：地形数据上的高斯NB部署

我必须在我添加的classifyNB.py文件中添加一些代码

def classify(features_train, labels_train):   
### import the sklearn module for GaussianNB
### create classifier
### fit the classifier on the training features and labels
### return the fit classifier


### your code goes here!
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
clf = GaussianNB()
clf.fit(features_train, labels_train)
return((features_train, labels_train) 

但是代码没有编译并抛出了一些错误

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你知道我应该写什么才能

返回fit分类器吗
你可以这样调整你的代码：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

def classify(features_train, labels_train):   
  clf = GaussianNB()
  clf.fit(features_train, labels_train)
  return clf

clf = classify(np.array([[0,1,2],[1,1,1]]), [0,1])

模块的导入应该在方法之外，并且您需要确保在编写方法时具有适当的缩进。如果代码中的缩进与此处相同，则需要在方法中缩进代码，以便清楚地表明方法下面的行属于该方法

现在，您可以使用一些数据调用
classify（）
方法来获取分类器，例如：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

def classify(features_train, labels_train):   
  clf = GaussianNB()
  clf.fit(features_train, labels_train)
  return clf

clf = classify(np.array([[0,1,2],[1,1,1]]), [0,1])

然后你可以使用你的分类器，它可以通过使用
clf
来访问。试试这个：
returnclf
我这样写
return（clf）
。我想拍张照片，因为还有其他.py文件。这次在添加return（clf）之后，我既没有得到错误，也没有得到任何输出。谢谢Vaziri。经过2分钟的等待，我得到了结果。谢谢。您是否将函数体缩进1个选项卡？