贝叶斯文本分类python

贝叶斯文本分类是一种基于概率统计的机器学习技术，在Python中，常用sklearn库以及其下的Naive Bayes模块来进行实现。Naive Bayes算法假设特征之间相互独立，尽管这个假设在实际情况中往往不成立，但在许多文本分类任务中效果仍然不错。

以下是使用Python进行简单贝叶斯文本分类的基本步骤：

1. **数据预处理**：加载文本数据，进行分词、去除停用词、标点符号等操作，转换成适合模型输入的数字表示形式（如词袋模型或TF-IDF）。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

2. **划分训练集和测试集**：将数据分为训练集和测试集，以便评估模型性能。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2)

3. **构建模型并训练**：使用`MultinomialNB`（多项式朴素贝叶斯）或其他适合文本分类的Naive Bayes类。

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)

4. **预测与评估**：对测试集进行预测，并计算准确率或其他指标评估模型性能。

predictions = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)