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Python的分类函数是指将一组数据或对象划分为不同的类别或组。在Python中，可以使用各种算法和库进行分类，例如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。

以下是一个简单的例子，使用sklearn库（一个常用的Python机器学习库）来训练一个基于朴素贝叶斯的分类器：

python
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

# 训练数据示例，包括两个特征和对应的标签
X_train = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
y_train = [0, 0, 1, 1]

# 创建一个高斯朴素贝叶斯分类器
clf = GaussianNB()

# 在训练数据上拟合分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 使用分类器进行预测
predicted_labels = clf.predict([[2, 3], [6, 7]])

print(predicted_labels)


在这个例子中，我们首先定义了一些训练数据，其中包括两个特征和相应的标签。然后，我们使用sklearn库中的GaussianNB类创建了一个高斯朴素贝叶斯分类器，并在训练数据上拟合了该分类器。最后，我们使用预测数据对分类器进行预测，并输出预测结果。

需要注意的是，这只是分类函数的一个简单示例。在实际应用中，可能需要进行数据预处理和特征工程等操作，以及选择合适的算法和参数设置。