jupyter朴素贝叶斯进行文本分类 ## 选择自己感兴趣的文本内容 (中文\英文) ## 利用朴素贝叶斯算法进行文本分类预测 ### 训练集训练模型、测试集生成预测值 #### 评估模型准确度等 代码

Jupyter Notebook是一个交互式的数据分析环境，常用于机器学习项目，包括文本分类。朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于概率的简单但强大的分类算法，特别适用于处理文本数据，如电子邮件垃圾邮件过滤或情感分析。

在Jupyter中进行文本分类步骤大致如下：

1. **数据预处理**：
- 导入必要的库，如`pandas`, `numpy`, `nltk`, 和 `sklearn`。

   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

2. **加载和清洗数据**：
- 加载包含文本和标签的CSV文件。

   data = pd.read_csv('your_dataset.csv')
   X = data['text'] # 文本列
   y = data['label'] # 标签列

3. **分割数据集**：
- 分割成训练集和测试集。

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. **特征提取**：
- 使用`CountVectorizer`将文本转换为数值向量表示（词频）。

   vectorizer = CountVectorizer()
   X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)
   X_test_vec = vectorizer.transform(X_test)

5. **创建并训练模型**：
- 创建朴素贝叶斯模型（这里通常是`MultinomialNB`，适合计数数据）。

   model = MultinomialNB()
   model.fit(X_train_vec, y_train)

6. **预测及评估**：
- 对测试集进行预测，并计算准确性或其他指标。

   predictions = model.predict(X_test_vec)
   accuracy = model.score(X_test_vec, y_test)
   print(f"Accuracy: {accuracy}")

7. **评估与改进**：
- 可能需要调整模型参数，如平滑参数`alpha`，或者尝试其他文本特征提取方法（如TF-IDF）。