给定一个分类任务，训练一个适当的分类器并输出测试集上的表现指标，例如准确度、召回率、精度等。


数据集已经提供并划分为训练集和测试集，特征和标签已被提取和定义。请使用朴素贝叶斯分类器进行训练，并在测试集上输出准确度（accuracy）、召回率（recall）和精度（precision）。
使用朴素贝叶斯分类器进行训练，输入训练集的特征和标签，使用fit() 方法进行模型拟合。然后在测试集上使用predict() 方法进行预测，并计算模型在测试集上的准确度（accuracy）、召回率（recall）和精度（precision）。可以使用scikit-learn库的classification_report() 方法输出这些指标。