贝叶斯方法解决联邦党人文集作者公案完整代码

贝叶斯方法是一种基于概率理论的统计推断方法，它在处理不确定性数据和更新知识信念时非常有效。在解决联邦党人文集作者公案这样的文本分类问题时，贝叶斯方法可以用来根据已知文档的作者和内容来预测未知文档的作者。

一个简化版的贝叶斯方法解决联邦党人文集作者公案的完整代码示例，通常会包括以下步骤：

1. 数据准备：加载已知的联邦党人文集数据，包含文档内容及其对应的作者标签。
2. 文本预处理：对文档内容进行分词、去除停用词、词干提取等预处理操作。
3. 特征提取：将文本转换为数值型特征向量，常用的方法有词袋模型（Bag of Words）或TF-IDF。
4. 计算先验概率：计算每个作者写作的先验概率。
5. 计算条件概率：根据每个作者写作风格的特征，计算每个词在该作者文档中出现的条件概率。
6. 文档分类：对于每个未知作者的文档，使用贝叶斯公式计算每个作者是该文档作者的后验概率，并将文档归类给后验概率最高的作者。

以下是一个非常简化的Python代码示例，使用朴素贝叶斯分类器来解决这一问题（使用了scikit-learn库）：

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设data是一个列表，其中包含(文档内容, 作者)元组
data = [...] 
docs, labels = zip(*data)

# 文本预处理和特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(docs)

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

# 创建朴素贝叶斯分类器实例
clf = MultinomialNB()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
predictions = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"模型准确率: {accuracy}")

# 使用模型进行文档作者预测
def predict_author(document):
    document_vector = vectorizer.transform([document])
    prediction = clf.predict(document_vector)
    return prediction[0]

# 示例：预测新文档的作者
document = "..."
predicted_author = predict_author(document)
print(f"预测的作者是: {predicted_author}")