补全代码，结果基于TF-IDF词向量表示的朴素贝叶斯分类实验 tf-idf 文本特征提取中… 训练集的特征矩阵的大小： (25000, 73242) 测试集的特征矩阵的大小： (25000, 73242

为了补全基于TF-IDF词向量表示的朴素贝叶斯分类实验，你需要先导入必要的库，然后使用`TfidfVectorizer`创建特征矩阵。接着，你可以用这个矩阵作为输入训练一个朴素贝叶斯模型。这里是完整的代码片段：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 使用TfidfVectorizer创建特征矩阵
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=73242)  # 设置最大特征数，可以根据实际情况调整
X_train_tfidf = vectorizer.fit_transform(train_string)
X_test_tfidf = vectorizer.transform(test_string)

# 对训练集进行特征选择，这里只保留最重要的K个特征
k_best = SelectKBest(chi2, k=1000)  # 示例中选择了前1000个最相关的特征
X_train_selected = k_best.fit_transform(X_train_tfidf, train_label)  # 只用选择的特征训练
X_test_selected = k_best.transform(X_test_tfidf)  # 应用到测试集上

# 创建朴素贝叶斯分类器
clf = MultinomialNB()

# 构建管道，自动进行特征选择和训练
pipeline = Pipeline([
    ('select_k_best', k_best),
    ('naive_bayes', clf)
])

# 训练模型
pipeline.fit(X_train_selected, train_label)

# 预测测试集
predict_labels_tfidf = pipeline.predict(X_test_selected)

# 评估模型
accuracy_tfidf = accuracy_score(test_label, predict_labels_tfidf)
print(f"基于TF-IDF的朴素贝叶斯分类准确率: {accuracy_tfidf}")

# 输出训练集和测试集特征矩阵的大小
print(f"训练集的特征矩阵大小: {X_train_selected.shape}")
print(f"测试集的特征矩阵大小: {X_test_selected.shape}")

这段代码首先使用TfidfVectorizer创建特征矩阵，然后通过SelectKBest选择最有区分度的特征，接着使用MultinomialNB训练朴素贝叶斯模型，最后评估模型的性能。注意，`max_features`可以调整以控制特征的数量，`chi2`是用于特征选择的标准。