帮我用python编写一个新闻文本分类系统,要使用 error_bad_lines=False

好的，我可以帮你编写一个新闻文本分类系统。首先，我们需要准备数据集，建议使用开源数据集。

我们可以使用pandas库来读取数据集，并设置`error_bad_lines=False`来跳过无效行。接下来，我们使用sklearn库中的`train_test_split`函数来将数据集划分为训练集和测试集。然后，我们可以使用sklearn库中的`CountVectorizer`类来将文本转换为数字向量。最后，我们可以使用sklearn库中的`MultinomialNB`类来训练朴素贝叶斯分类器，并对测试集进行预测。

以下是示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 读取数据集
df = pd.read_csv('news_dataset.csv', error_bad_lines=False)

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['label'], test_size=0.2)

# 将文本转换为数字向量
vectorizer = CountVectorizer()
X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_vec = vectorizer.transform(X_test)

# 训练朴素贝叶斯分类器
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(X_train_vec, y_train)

# 预测测试集
y_pred = classifier.predict(X_test_vec)

# 计算准确率
accuracy = (y_pred == y_test).sum() / y_test.shape[0]
print(f'Accuracy: {accuracy}')

你需要将示例代码中的数据集路径替换为你自己的数据集路径。