def vectorize_documents(documents): vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(documents) return X.toarray() # 训练朴素贝叶斯分类器 def train_classifier(X, y): clf = MultinomialNB() clf.fit(X, y) return clf # 对文档进行分类 def classify_document(document, classifiers): vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform([document]) X = X.toarray() results = [] for i in range(len(classifiers)): clf = classifiers[i] result = clf.predict(X) results.append(result[0]) return results
时间: 2023-06-20 08:04:57 浏览: 72
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这是一个使用朴素贝叶斯分类器进行文本分类的代码实现。它的主要步骤包括:
1. 使用 CountVectorizer 对文档进行向量化,将文本转换成数字矩阵。
2. 使用 MultinomialNB 训练朴素贝叶斯分类器,将文档向量和标签作为输入,得到一个分类器。
3. 对待分类的文档进行向量化,将其转换成数字矩阵。
4. 对于每个分类器,使用 predict 方法根据输入的文档向量预测其类别。
5. 将每个分类器的预测结果存储在一个列表中,返回结果列表。
需要注意的是,这个实现中只使用了一个文档进行分类,如果要对多个文档进行分类,则需要将第三步和第四步放到一个循环中,对每个文档进行分类。
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