根据以下描述，生成一个描述气温、湿度和风速对人体舒适度的分类模型。
我正在做一个关于天气的项目，我已经记录了不同天气条件下的人体舒适度，用数字1到10表示，其中1表示最不舒适，10表示最舒适。我还记录了气温、湿度和风速的值。我希望你能够创建一个机器学习模型，它可以基于这些变量的值来预测人体舒适度。请使用Python编写代码，包括将数据分为训练集和测试集以及性能评估。
可以使用Python中的sklearn库创建一个分类器来预测人体舒适度，步骤如下：
1. 加载数据集，将数据分为特征和标签集
2. 将数据集分为训练集和测试集
3. 根据训练数据训练一个分类器
4. 使用测试数据测试分类器性能
5. 使用评估指标（例如准确率）评估分类器的性能

代码示例：

```
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('weather_data.csv')
X = data[['temperature', 'humidity', 'wind_speed']]
y = data['comfort']

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建分类器
clf = GaussianNB()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算精度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```

其中，weather_data.csv是包含天气数据的CSV文件，包含以下列：temperature，humidity，wind_speed和comfort。comfort列为标签。