キノコの食用可否を予測する

データの探索ができたので、キノコの食用可否を予測する最初のモデルを作成していきます。

データセットは mushrooms として用意されています。特徴量と目的変数はいずれもカテゴリ変数のため、すでにダミーの二値変数に変換済みです。

まずは Naive Bayes（scikit-learn の GaussianNB を使用）から始め、この問題でどの程度の性能が出るか確認しましょう。

GaussianNB 分類器をインスタンス化し、clf_nb という名前を付けてください。
clf_nb を学習データ X_train と y_train に適合させてください。
テストセットに対する予測を計算してください。これらの予測は、accuracy スコアで性能を評価するために使用します。