python针对新闻数据，使用朴素贝叶斯算法进行新闻分类

好的，下面是Python实现的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('news.csv')

# 划分训练集和测试集
train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=42)
test_data = data.drop(train_data.index)

# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')
train_features = vectorizer.fit_transform(train_data['text'])
test_features = vectorizer.transform(test_data['text'])

# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(train_features, train_data['label'])

# 预测测试集并评估模型性能
pred = clf.predict(test_features)
accuracy = accuracy_score(test_data['label'], pred)
print('Accuracy:', accuracy)

其中，我们先读取新闻数据集，然后将其划分为训练集和测试集。接着，使用`CountVectorizer`对文本进行特征提取，将文本转化为词频向量。然后，使用`MultinomialNB`训练朴素贝叶斯分类器，并对测试集进行预测，最后使用`accuracy_score`计算准确率作为性能评估指标。