朴素贝叶斯文本分类的python代码

时间: 2023-09-13 18:07:40 浏览: 36
以下是一个基本的朴素贝叶斯文本分类器的Python代码示例: ```python import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 读取训练数据 train_data = pd.read_csv('train_data.csv') # 提取文本特征 vectorizer = CountVectorizer() X_train = vectorizer.fit_transform(train_data.text) y_train = train_data.label # 训练朴素贝叶斯分类器 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 读取测试数据 test_data = pd.read_csv('test_data.csv') # 对测试数据进行预测 X_test = vectorizer.transform(test_data.text) y_test = test_data.label y_pred = clf.predict(X_test) # 输出分类器的准确率 accuracy = clf.score(X_test, y_test) print("Accuracy:", accuracy) ``` 在这个示例中,我们使用了Pandas库来读取和处理文本数据。我们使用了CountVectorizer来提取文本特征,这会将文本转换为一组数字特征,以便我们可以将其输入分类器中。我们使用了sklearn库中的MultinomialNB类来训练朴素贝叶斯分类器,并使用它来预测测试数据。最后,我们输出了分类器的准确率。

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