以下代码运行结果：import pandas as pd import numpy as np import jieba import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv('medical_records.csv', encoding='gbk') # 数据预处理 def clean_text(text): # 去除数字 text = re.sub(r'\d+', '', text) # 去除英文和标点符号 text = re.sub(r'[a-zA-Z’!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~]+', '', text) # 去除空格 text = re.sub(r'\s+', '', text) # 分词 words = jieba.cut(text) return ' '.join(words) data['cleaned_text'] = data['text'].apply(lambda x: clean_text(x)) # 特征提取和模型训练 tfidf = TfidfVectorizer() X = tfidf.fit_transform(data['cleaned_text']) y = data['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_pred = clf.predict(X_test) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, y_pred)) print('Classification Report:', classification_report(y_test, y_pred))

这段代码主要是对医疗记录进行分类，并采用了朴素贝叶斯分类器进行模型训练和评估。

具体步骤如下：

1. 导入必要的库，包括pandas、numpy、jieba、re、sklearn等。

2. 读取数据，使用pandas的read_csv函数读取csv格式的医疗记录数据。

3. 数据预处理，定义了一个clean_text函数，用于去除数字、英文和标点符号，以及空格，并且使用jieba库对文本进行分词。

4. 对每个医疗记录应用clean_text函数，将处理后的结果存储在一个新的列cleaned_text中。

5. 特征提取和模型训练，使用TfidfVectorizer进行特征提取，将分词后的文本向量化。然后将向量化后的数据和标签分别存储在X和y中。使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。最后使用MultinomialNB朴素贝叶斯分类器进行模型训练。

6. 模型评估，使用训练好的模型对测试数据进行预测，并使用accuracy_score、confusion_matrix和classification_report函数计算模型的准确率、混淆矩阵和分类报告。

注意，这段代码中依赖于一些数据文件和库，需要确保这些文件和库已经正确安装和配置。

相关问题

import requests import random from matplotlib import pyplot as plt from selenium import webdriver import time import pandas import csv import jieba import csv import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.cluster import KMeans中库函数的作用

让我逐个解释一下代码中导入的库的作用：

1. `requests`：用于发送HTTP请求，从网络上获取数据。
2. `random`：用于生成随机数。
3. `matplotlib.pyplot`：用于数据可视化，绘制图形。
4. `selenium.webdriver`：用于模拟浏览器行为，实现自动化测试和爬取动态网页数据。
5. `time`：提供时间相关的函数，用于暂停或延时程序执行。
6. `pandas`：用于数据处理和分析，提供高性能、易用的数据结构和数据分析工具。
7. `csv`：用于读取和写入CSV文件。
8. `jieba`：中文分词库，用于将中文文本进行分词处理。
9. `sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer`：文本特征提取工具，用于将文本转换为TF-IDF特征向量。
10. `sklearn.cluster.KMeans`：K-means聚类算法实现，用于对数据进行聚类。

这些库提供了各种功能和工具，使得代码能够更方便地进行网络请求、数据处理、文本处理、数据可视化和聚类等操作。

import pandas as pd import numpy as np import jieba import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv('medical_records.csv', encoding='gbk') # 数据预处理 def clean_text(text): # 去除数字 text = re.sub(r'\d+', '', text) # 去除英文和标点符号 text = re.sub(r'[a-zA-Z’!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~]+', '', text) # 去除空格 text = re.sub(r'\s+', '', text) # 分词 words = jieba.cut(text) return ' '.join(words) data['cleaned_text'] = data['text'].apply(lambda x: clean_text(x)) # 特征提取和模型训练 tfidf = TfidfVectorizer() X = tfidf.fit_transform(data['cleaned_text']) y = data['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_pred = clf.predict(X_test) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, y_pred)) print('Classification Report:', classification_report(y_test, y_pred))运行结果是什么？

由于缺少数据文件，无法运行代码，但是可以大致描述代码的功能和运行结果：

该代码实现了对医疗记录进行情感分类的功能。具体来说，代码首先读取了一个名为"medical_records.csv"的数据文件。然后，对读取的数据进行了一系列的预处理操作，包括去除数字、英文、标点符号和空格，以及使用jieba对文本进行分词。接着，使用sklearn库中的TfidfVectorizer类对文本进行特征提取，并使用MultinomialNB朴素贝叶斯算法进行模型训练。最后，使用测试集对模型进行评估，输出了模型的准确率、混淆矩阵和分类报告。