请对下面的要求写一个程序：训练数据集data_train.csv，由 5 个类别共75000条数据组成。title是新闻标题，keywords是该篇新闻的关键词，label是该篇新闻的类别， 对data_test.csv中的新闻数据进行分类，data_test.csv共有26000条数据。读取所有的测试数据并分类，将结果按顺序写入文件：lab4_result.txt ，分类输出的要求为“学号***姓名***分类结果”。

这是一个比较复杂的任务，需要使用机器学习算法来对新闻进行分类。以下是一个基本的程序框架：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取训练数据和测试数据
train_data = pd.read_csv('data_train.csv')
test_data = pd.read_csv('data_test.csv')

# 提取特征向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(train_data['title'] + ' ' + train_data['keywords'])
X_test = vectorizer.transform(test_data['title'] + ' ' + test_data['keywords'])

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

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出分类结果
with open('lab4_result.txt', 'w') as f:
    for i, y in enumerate(y_pred):
        f.write('学号***姓名***{}\n'.format(y))

需要注意以下几点：

1. 读取数据使用 pandas 库中的 read_csv 函数。
2. 使用 TfidfVectorizer 类提取文本特征向量，将标题和关键词拼接在一起。
3. 使用 MultinomialNB 类训练朴素贝叶斯分类器。
4. 使用 predict 方法对测试数据进行分类，得到分类结果。
5. 将分类结果按照要求输出到文件中，注意使用追加模式打开文件。

需要注意的是，以上代码只是一个基本的框架，实际的分类效果可能需要根据具体情况进行调参和优化。