''' 训练模型并进行预测,返回预测结果 :param train_sample:原始训练集中的新闻文本,类型为ndarray :param train_label:训练集中新闻文本对应的主题标签,类型为ndarray :param test_sample:原始测试集中的新闻文本,类型为ndarray :return 预测结果,类型为ndarray '''用python写出来
时间: 2024-02-25 22:57:21 浏览: 19
当然,以下是一个用 Python 编写的训练和预测模型的示例:
```python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
def train_and_predict(train_sample, train_label, test_sample):
# Convert text data into numerical vectors
vectorizer = TfidfVectorizer()
train_vectors = vectorizer.fit_transform(train_sample)
test_vectors = vectorizer.transform(test_sample)
# Train a Multinomial Naive Bayes classifier model
model = MultinomialNB()
model.fit(train_vectors, train_label)
# Make predictions on the test set
predictions = model.predict(test_vectors)
return predictions
```
该函数将原始的训练集和测试集作为参数,并使用 TfidfVectorizer 将文本数据转换为数字向量。然后使用 Multinomial Naive Bayes 分类器训练模型,最后在测试集上进行预测并返回预测结果。请注意,这只是一个简单的示例,您可以根据需要使用其他模型或其他特征提取方法。