详细分析代码”import re from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB class TextClassifier(): def __init__(self, classifier=MultinomialNB()): self.classifier = classifier self.vectorizer = CountVectorizer(analyzer='word' ,ngram_range=(1,4) ,max_features=20000) def features(self, X): return self.vectorizer.transform(X) def fit(self, X, y): self.vectorizer.fit(X) self.classifier.fit(self.features(X), y) def predict(self, x): return self.classifier.predict(self.features([x])) def score(self, X, y): return self.classifier.score(self.features(X), y)“并添加注释，每段代码的作用及蚕食代表什么

代码分析及注释如下：

# 导入所需的库
import re 
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB 

# 定义文本分类器类
class TextClassifier():
    # 初始化分类器，默认使用朴素贝叶斯分类器
    def __init__(self, classifier=MultinomialNB()):
        self.classifier = classifier  # 分类器
        self.vectorizer = CountVectorizer(analyzer='word', ngram_range=(1,4), max_features=20000) # 特征提取器

    # 把文本转换成特征向量
    def features(self, X):
        return self.vectorizer.transform(X)

    # 训练分类器
    def fit(self, X, y):
        self.vectorizer.fit(X)  # 训练特征提取器
        self.classifier.fit(self.features(X), y) # 训练分类器

    # 预测新的文本类别
    def predict(self, x):
        return self.classifier.predict(self.features([x]))

    # 计算分类器的准确率
    def score(self, X, y):
        return self.classifier.score(self.features(X), y)

- `re`：正则表达式库，用于处理文本中的特殊字符。
- `CountVectorizer`：文本特征提取器，将文本转换成特征向量。
- `train_test_split`：将数据集拆分为训练集和测试集。
- `MultinomialNB`：朴素贝叶斯分类器，用于分类任务。
- `TextClassifier`：文本分类器类，包含特征提取器和分类器。
- `__init__`：初始化方法，传入分类器，默认使用朴素贝叶斯分类器。同时，定义特征提取器，包括词汇分析器、ngram范围和最大特征数。
- `features`：将给定的文本集合X转换为特征向量。
- `fit`：训练分类器，包括训练特征提取器和分类器。
- `predict`：预测新的文本类别。
- `score`：计算分类器的准确率，即在测试集上的表现评分。