python实现：对n个关键词进行朴素贝叶斯分类算法

首先，需要准备好训练数据集和测试数据集。训练数据集包含了已经标注好的文本及其对应的分类，测试数据集则是用来评估分类器的准确性。

接着，可以使用Python中的sklearn库中的MultinomialNB类来实现朴素贝叶斯分类算法。具体步骤如下：

1. 导入需要的库和数据集

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

# 假设训练数据集和测试数据集分别为train_data和test_data
train_texts = [text for text, label in train_data]
train_labels = [label for text, label in train_data]
test_texts = [text for text, label in test_data]
test_labels = [label for text, label in test_data]

2. 对文本进行特征提取

使用CountVectorizer类对文本进行特征提取，将文本转换成向量形式。

vectorizer = CountVectorizer()
train_features = vectorizer.fit_transform(train_texts)
test_features = vectorizer.transform(test_texts)

3. 训练朴素贝叶斯分类器

clf = MultinomialNB()
clf.fit(train_features, train_labels)

4. 对测试数据进行分类预测

predicted_labels = clf.predict(test_features)

5. 评估分类器的准确性

from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy = accuracy_score(test_labels, predicted_labels)

完整代码如下：

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设训练数据集和测试数据集分别为train_data和test_data
train_texts = [text for text, label in train_data]
train_labels = [label for text, label in train_data]
test_texts = [text for text, label in test_data]
test_labels = [label for text, label in test_data]

vectorizer = CountVectorizer()
train_features = vectorizer.fit_transform(train_texts)
test_features = vectorizer.transform(test_texts)

clf = MultinomialNB()
clf.fit(train_features, train_labels)

predicted_labels = clf.predict(test_features)

accuracy = accuracy_score(test_labels, predicted_labels)

注意：这里的训练数据集和测试数据集需要自己准备，同时需要注意数据集的质量和规模，对于小规模的数据集可能会导致分类器的准确性下降。