创建文本内容（中文/英文）利用朴素贝叶斯算法进行文本分类预测并且训练集训练模型、测试集生成预测值代码怎么写

在Python中，我们可以使用`scikit-learn`库中的`CountVectorizer`和`MultinomialNB`模块来实现朴素贝叶斯算法进行文本分类。这里是一个简单的示例，我们将使用中文文本数据，例如电影评论的情感分析：

# 导入所需库
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 假设你有一个包含文本和标签的CSV文件
data = pd.read_csv('movie_reviews.csv')

# 提取特征（文本）和目标变量（标签）
texts = data['text']
labels = data['sentiment']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(texts, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 文本向量化（将文本转换为数值表示）
vectorizer = CountVectorizer()
X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_vec = vectorizer.transform(X_test)

# 训练朴素贝叶斯模型
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train_vec, y_train)

# 使用模型对测试集进行预测
predictions = model.predict(X_test_vec)

# 打印一些预测结果
print(f"Sample predictions: {predictions[:5]}")

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