翻译代码def MNB_Classifier(): return Pipeline([ ('count_vec', count_vec), ('tfidf_vec', tfidf_vec), ('mnb', MultinomialNB()) ]) mnbc_clf = MNB_Classifier() # 进行训练 mnbc_clf.fit(review_train, sentiment_train)

这段代码定义了一个朴素贝叶斯分类器。首先，使用Pipeline类创建了一个管道，其中包括三个步骤：使用CountVectorizer进行文本特征提取，使用TfidfTransformer进行特征权重转换，以及使用MultinomialNB进行朴素贝叶斯分类。然后，将该管道返回，并将其赋值给mnbc_clf。最后，使用训练数据对mnbc_clf进行训练，其中review_train是训练集中的评论，sentiment_train是训练集中的情感标签。

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vec=CountVectorizer() train_sample=vec.fit_transform(train_sample) test_sample=vec.transform(test_sample) tfidf=TfidfTransformer() train_sample =tfidf.fit_transform(train_sample) test_sample=tfidf.transform(test_sample) mnb=MultinomialNB(alpha=0.01) mnb.fit(train_sample,train_label) predict=mnb.predict(test_sample) return predict

这段代码是使用朴素贝叶斯（MultinomialNB）对文本进行分类，其中CountVectorizer用于将文本转化为词频向量，TfidfTransformer用于将词频向量转化为TF-IDF向量。具体的步骤如下：

1. 创建CountVectorizer对象`vec`，用于将文本转化为词频向量。
2. 使用`vec`对象的`fit_transform`方法将训练集`train_sample`转化为词频向量矩阵`train_sample`，使用`vec`对象的`transform`方法将测试集`test_sample`转化为词频向量矩阵`test_sample`。
3. 创建TfidfTransformer对象`tfidf`，用于将词频向量转化为TF-IDF向量。
4. 使用`tfidf`对象的`fit_transform`方法将训练集`train_sample`的词频向量矩阵`train_sample`转化为TF-IDF向量矩阵`train_sample`，使用`tfidf`对象的`transform`方法将测试集`test_sample`的词频向量矩阵`test_sample`转化为TF-IDF向量矩阵`test_sample`。
5. 创建MultinomialNB对象`mnb`，使用训练集的TF-IDF向量矩阵`train_sample`和训练集标签`train_label`进行训练。
6. 使用`mnb`对象的`predict`方法对测试集的TF-IDF向量矩阵`test_sample`进行预测，将结果存储在`predict`中，并返回`predict`。

需要注意的是，这段代码中使用了参数`alpha=0.01`，这是MultinomialNB的平滑参数，用于防止出现概率为0的情况。可以根据具体的数据集进行调整。

import pickle import time from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import classification_report import numpy as np with open('体育.pkl', 'rb') as f: sports_news = pickle.load(f) # 加载行政新闻数据集 with open('从政.pkl', 'rb') as f: politics_news = pickle.load(f) # 将体育新闻和行政新闻合并成一个数据集 data = np.concatenate([politics_news, sports_news]) def load_variavle(filename): f = open(filename, 'rb') r = pickle.load(f) f.close() return r news = np.concatenate([politics_news, sports_news]) print(news.data[0]) print(news.target_names) print(news.target[0:20]) X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(news.data,news.target,test_size=0.25,random_state=520) vec =TfidfVectorizer(stop_words='english') X_train=vec.fit_transform(X_train) X_test=vec.transform(X_test) time_start = time.perf_counter() mnb=MultinomialNB() mnb.fit(X_train,y_train) y_predict=mnb.predict(X_test) print('训练时间',time_start) print('准确率:',mnb.score(X_test,y_test)) print(classification_report(y_test,y_predict,target_names=news.target_names))

这段代码主要是导入一些Python第三方库，包括pickle、time、sklearn等。同时使用了TfidfVectorizer、train_test_split、MultinomialNB和classification_report等模块，用于数据的处理、模型的训练和评估。最后从名为“体育.pkl”的文件中读取了数据，并将其存储在变量sports_news中。