punctuation_pattern = re.compile(r'^[\W_]+$') filtered_lst =

这是一个关于正则表达式的问题，我可以回答。这段代码定义了一个名为 punctuation_pattern 的正则表达式，用于匹配以非字母数字字符开头和结尾的字符串。filtered_lst 可能是一个被过滤后的列表，但需要更多上下文才能确定。

相关问题

regex = re.compile('[' +re.escape(string.punctuation) + '0-9\\r\\t\\n]')

regex = re.compile('[' +re.escape(string.punctuation) + '0-9\\r\\t\\n]') 是一个用于创建正则表达式模式的代码。它的作用是匹配字符串中的标点符号、数字以及换行符、制表符和回车符。

具体解释如下：
- `re.compile()` 是一个函数，用于将字符串编译为正则表达式对象。
- `string.punctuation` 是一个字符串常量，包含了所有的标点符号。
- `re.escape()` 是一个函数，用于转义正则表达式中的特殊字符，确保它们被当作普通字符进行匹配。
-9\\r\\t\\n]'` 是一个正则表达式模式，表示匹配方括号内的任意字符。其中包括标点符号、数字以及换行符、制表符和回车符。

相关问题:
1. 什么是正则表达式？
2. 如何使用正则表达式进行字符串匹配？
3. 有哪些常见的正则表达式元字符？
4. 如何转义正则表达式中的特殊字符？

import pandas as pd import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import jieba as jb import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_selection import chi2 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) import numpy as np #定义删除除字母,数字，汉字以外的所有符号的函数 def remove_punctuation(line): line = str(line) if line.strip()=='': return '' rule = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9\u4E00-\u9FA5]") line = rule.sub('',line) return line def stopwordslist(filepath): stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()] return stopwords df = pd.read_csv('./online_shopping_10_cats/online_shopping_10_cats.csv') df=df[['cat','review']] df = df[pd.notnull(df['review'])] d = {'cat':df['cat'].value_counts().index, 'count': df['cat'].value_counts()} df_cat = pd.DataFrame(data=d).reset_index(drop=True) df['cat_id'] = df['cat'].factorize()[0] cat_id_df = df[['cat', 'cat_id']].drop_duplicates().sort_values('cat_id').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['cat_id', 'cat']].values) #加载停用词 stopwords = stopwordslist("./online_shopping_10_cats/chineseStopWords.txt") #删除除字母,数字，汉字以外的所有符号 df['clean_review'] = df['review'].apply(remove_punctuation) #分词，并过滤停用词 df['cut_review'] = df['clean_review'].apply(lambda x: " ".join([w for w in list(jb.cut(x)) if w not in stopwords])) tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(df.cut_review) labels = df.cat_id X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['cut_review'], df['cat_id'], random_state = 0) count_vect = CountVectorizer() X_train_counts = count_vect.fit_transform(X_train) tfidf_transformer = TfidfTransformer() X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts) 已经写好以上代码，请补全train和test函数

以下是train和test函数的代码：

def train(X_train_tfidf, y_train):
    clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, y_train)
    return clf

def test(clf, X_test):
    X_test_counts = count_vect.transform(X_test)
    X_test_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_test_counts)
    y_pred = clf.predict(X_test_tfidf)
    return y_pred

train函数使用MultinomialNB()方法来拟合特征矩阵和标签，返回训练后的分类器clf。

test函数使用训练好的分类器clf来预测X_test的标签，返回预测结果y_pred。在预测之前，需要使用之前定义的count_vect和tfidf_transformer对X_test进行向量化和tf-idf转换。