python新闻文本分类

根据提供的引用内容，我可以为你介绍一下Python中的新闻文本分类。

在Python中，可以使用机器学习算法来进行新闻文本分类。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

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

# 划分特征和标签
X = data['text']
y = data['category']

# 将文本转换为向量表示
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

上述代码中，我们首先使用pandas库读取新闻数据集，并将文本和对应的类别分别存储在X和y中。然后，我们使用TfidfVectorizer将文本转换为向量表示，其中TF-IDF是一种常用的文本特征提取方法。接下来，我们使用train_test_split将数据集划分为训练集和测试集。然后，我们使用SVC算法训练模型，并使用测试集进行预测。最后，我们使用accuracy_score计算准确率。