python针对新闻数据（已知），使用朴素贝叶斯算法进行新闻分类

好的，你的问题是关于使用朴素贝叶斯算法进行新闻分类，但是已知数据集。那么，让我来回答你的问题。

在已知数据集的情况下，我们可以使用朴素贝叶斯算法对新闻进行分类，具体步骤如下：

1. 准备数据集：我们需要准备一个包含已知类别的训练数据集，每个数据点都应该是一个向量，表示新闻的各个属性。

2. 特征提取：我们需要对新闻进行特征提取，将其转换为向量表示。常用的方法包括词袋模型、TF-IDF模型等。

3. 训练模型：我们可以使用scikit-learn中的MultinomialNB类来训练朴素贝叶斯分类器，它可以自动估计先验概率和条件概率。

4. 预测新闻分类：我们可以使用训练好的模型对新闻进行分类预测，得到每个新闻属于每个类别的后验概率，然后选择概率最大的类别作为分类结果。

具体的代码实现可以参考如下示例：

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer

# 准备数据集
train_data = [("体育", "姚明领衔中国男篮大名单"),
              ("体育", "足球：国米主席：伊布已决定离队"),
              ("财经", "中国银行业协会主席：将推进银行业转型发展"),
              ("财经", "A股再度探底，股转系统踩雷，短期难言好转"),
              ("科技", "苹果发布会又双叒叕来了！"),
              ("科技", "360发布智能路由器，支持自动杀毒")]

# 特征提取
count_vect = CountVectorizer()
tfidf_transformer = TfidfTransformer()

X_train_counts = count_vect.fit_transform([d[1] for d in train_data])
X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts)
y_train = [d[0] for d in train_data]

# 训练模型
clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, y_train)

# 预测新闻分类
test_data = [("姚明来华发展篮球事业"),
             ("银行业转型迫在眉睫"),
             ("苹果发布新品")]

X_test_counts = count_vect.transform(test_data)
X_test_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_test_counts)

predicted = clf.predict(X_test_tfidf)
print(predicted)

以上就是使用朴素贝叶斯算法进行新闻分类，但是已知数据集的方法。希望能对你有所帮助！