现有好评和差评两个文本文件,我需要对这两个文本文件作为训练集,使用sklearn实现贝叶斯分类,区分好评和差评,给出示例代码

时间: 2023-10-09 08:08:52 浏览: 35
好的,以下是一个简单的示例代码,用于训练朴素贝叶斯分类器以区分好评和差评: ```python from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 读取好评和差评文件 with open('positive.txt', 'r') as f: positive_reviews = f.readlines() with open('negative.txt', 'r') as f: negative_reviews = f.readlines() # 创建标签数组,1 表示好评,0 表示差评 labels = [1] * len(positive_reviews) + [0] * len(negative_reviews) # 创建文本向量化器,将文本转换为向量表示 vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english') # 将文本向量化 reviews = positive_reviews + negative_reviews vectors = vectorizer.fit_transform(reviews) # 将数据划分为训练集和测试集 train_vectors = vectors[:1000] train_labels = labels[:1000] test_vectors = vectors[1000:] test_labels = labels[1000:] # 创建朴素贝叶斯分类器 clf = MultinomialNB() # 在训练集上训练分类器 clf.fit(train_vectors, train_labels) # 在测试集上评估分类器 accuracy = clf.score(test_vectors, test_labels) print('Accuracy:', accuracy) ``` 在这个示例中,我们首先读取好评和差评文本文件,并将它们存储在 `positive_reviews` 和 `negative_reviews` 列表中。然后,我们创建一个标签数组,其中 1 表示好评,0 表示差评。 接下来,我们使用 `CountVectorizer` 类将文本向量化,将每个文本转换为一个向量。我们还将文本中的停用词删除,以便更好地捕获文本的含义。 然后,我们将数据划分为训练集和测试集,并创建一个 `MultinomialNB` 分类器。我们在训练集上训练分类器,并在测试集上评估其准确性。最后,我们打印出分类器的准确性。 请注意,这只是一个简单的示例,您需要根据自己的数据和需求进行调整和优化。

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