1. 划分训练集和测试集：将数据集按一定的比例划分为训练集和测试集，以便在训练过程中可以对模型进行验证。

2. 计算条件概率：根据贝叶斯定理，需要先计算出各个特征之间的条件概率。

3. 进行预测：根据已有的特征及其条件概率进行预测。

4. 评估模型性能：使用测试数据对朴素贝叶斯分类器的性能进行评估（如准确度、召回度、F1-score 等）