用训练好的分类模型对测试集进行分类并输出类标号，分类模型为D:/library/fenci/MultinomialNB_classify.pkl，测试集为D:/library/fenci/test_1/文件夹下的70个中文文本

好的，我可以帮你完成这个任务。首先，需要加载训练好的分类模型，然后对测试集进行预测并输出类标号。下面是代码实现：

import os
import pickle
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB


# 加载分类模型
with open('D:/library/fenci/MultinomialNB_classify.pkl', 'rb') as f:
    clf = pickle.load(f)

# 对测试集进行预测
test_dir = 'D:/library/fenci/test_1/'
test_files = os.listdir(test_dir)
for file in test_files:
    with open(os.path.join(test_dir, file), 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
    seg_list = jieba.cut(content)
    test_data = ' '.join(seg_list)
    test_vec = CountVectorizer(vocabulary=pickle.load(open("D:/library/fenci/vocabulary.pkl", "rb")))
    x_test = test_vec.fit_transform([test_data])
    label = clf.predict(x_test)[0]
    print(f'{file} 的类标号为 {label}')

这段代码中，我们首先加载了训练好的分类模型，并读取了测试集所在的文件夹路径。接下来，我们遍历测试集文件夹下的所有文本文件，读取文件内容，并使用 jieba 对文本进行分词。然后，我们加载之前训练好的词汇表，并使用 CountVectorizer 对分词后的文本进行向量化。最后，我们使用分类模型对向量化后的文本进行预测，并输出预测结果。

注意，这里假设你在之前使用 CountVectorizer 对训练集进行了向量化，并将词汇表保存在了 'D:/library/fenci/vocabulary.pkl' 文件中。如果你没有保存词汇表，可以使用以下代码进行保存：

vectorizer = CountVectorizer()
x_train = vectorizer.fit_transform(train_data)
vocabulary = vectorizer.vocabulary_
with open('D:/library/fenci/vocabulary.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(vocabulary, f)

其中，train_data 是训练集的文本数据。这段代码将使用 CountVectorizer 对训练集进行向量化，并将词汇表保存在 'D:/library/fenci/vocabulary.pkl' 文件中。在对测试集进行预测时，我们需要加载这个词汇表文件，并将其作为参数传递给 CountVectorizer。