Python ile DataSet özellik çıkarma

Veri Madenciliği dersimizde KDD99 DataSet ile Exhaustive Feature Selection özellik çıkardıktan sonra Naive Bayes ile Sınıflandırmam gerekiyor. Nasıl yapıldığını bilmiyorum. İnternette yabancı kaynakları da anlayamadım. Yardımcı olabilecek biri var mı?

Datayi process edip feature ozellikleri belirleyeceksin, sonrasinda da posterior = prior * likelihood / evidence uzerinden classification yapacaksin.

Naive Bayes classification algoritmasi oldugu icin once neyin feature, neyin classifier oldugunu anlamalisin. Sonrasinda da bu degerleri naive bayes formulunde yerine koyarak likelihood hesaplayacaksin.

Hesapladiktan sonra da modelin hazir, prediction yapabilirsin.

Ne kadar uğraşsam da anlamadım. Exhaustive feature selection internette hazır kodlar varmış, hoca onları kullanırsın dedi ancak hangisini kullanacağım, nasıl kullanacağım anlamadım. İlk önce float çevirmem lazımmış, onu da anlamadım.