人工智能文本分类 相关代码
时间: 2024-03-11 11:20:11 浏览: 22
以下是一个简单的文本分类代码示例,使用朴素贝叶斯算法:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['label'], test_size=0.2, random_state=42)
# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test = vectorizer.transform(X_test)
# 模型训练
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train, y_train)
# 模型评估
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy: ', accuracy)
```
在这个示例中,我们首先读取了一个包含文本和标签的 CSV 文件。然后,我们使用 `train_test_split` 函数将数据集分成训练集和测试集。接下来,我们使用 `CountVectorizer` 对文本进行特征提取,将文本转换为数字向量。最后,我们使用 `MultinomialNB` 进行训练,并使用测试集评估模型的准确性。
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