朴素贝叶斯调包实例python代码

时间: 2023-09-22 08:07:57 浏览: 43
以下是一个朴素贝叶斯分类器的调包实例Python代码: ```python from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.metrics import accuracy_score # 生成训练数据和对应的标签 train_data = ['This is a good movie', 'This is a bad movie', 'The plot of the movie is boring'] train_labels = ['positive', 'negative', 'negative'] # 将文本转换成向量 cv = CountVectorizer() train_vectors = cv.fit_transform(train_data) # 训练朴素贝叶斯分类器 clf = MultinomialNB() clf.fit(train_vectors, train_labels) # 测试数据 test_data = ['This movie is good', 'This movie is bad'] test_vectors = cv.transform(test_data) # 进行预测 predicted_labels = clf.predict(test_vectors) # 计算准确率 true_labels = ['positive', 'negative'] accuracy = accuracy_score(true_labels, predicted_labels) print('Accuracy:', accuracy) ``` 说明: 1. 首先生成训练数据和对应的标签。 2. 将文本转换成向量,这里使用的是CountVectorizer。 3. 训练朴素贝叶斯分类器,这里使用的是MultinomialNB。 4. 对测试数据进行向量化,并进行预测。 5. 计算准确率,这里使用的是accuracy_score函数。

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