现有好评和差评两个文本文件,我需要对这两个中文文本文件作为训练集,使用sklearn实现贝叶斯分类,区分好评和差评,并给出准确率和结果可视化图,给出示例代码

时间: 2024-02-03 09:11:44 浏览: 32
以下是一个简单的示例代码,用于实现基于sklearn的贝叶斯分类器,区分好评和差评文本文件,并给出准确率和结果可视化图。 首先,需要安装sklearn和matplotlib库。可以使用以下命令进行安装: ```python !pip install sklearn !pip install matplotlib ``` 接下来,我们可以使用以下代码读取文本文件,并将其转换为sklearn期望的格式: ```python import os import jieba from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 读取文本文件 def read_file(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() return content.strip() # 对文本进行分词 def cut_words(text): return ' '.join(jieba.cut(text)) # 读取好评和差评文本文件 positive_path = './positive.txt' negative_path = './negative.txt' positive_content = read_file(positive_path) negative_content = read_file(negative_path) # 对文本进行分词 positive_words = cut_words(positive_content) negative_words = cut_words(negative_content) # 将分词后的文本转换为sklearn期望的格式 vectorizer = CountVectorizer() train_data = vectorizer.fit_transform([positive_words, negative_words]) train_labels = ['positive', 'negative'] ``` 接下来,我们可以使用以下代码训练贝叶斯分类器,并使用测试数据计算准确率: ```python from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score # 训练贝叶斯分类器 clf = MultinomialNB() clf.fit(train_data, train_labels) # 使用测试数据计算准确率 test_data = vectorizer.transform([' '.join(jieba.cut('这个产品非常好,值得购买。'))]) test_label = 'positive' predicted_label = clf.predict(test_data) accuracy = accuracy_score([test_label], predicted_label) print('Accuracy: {:.2f}'.format(accuracy)) ``` 最后,我们可以使用以下代码生成结果可视化图: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成网格点 xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-5, 15, 500), np.linspace(-5, 15, 500)) # 计算每个网格点的预测标签 Z = clf.predict(vectorizer.transform([' '.join(jieba.cut(''.join(text)))) for text in np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]]) Z = Z.reshape(xx.shape) # 绘制决策边界 plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired, alpha=0.8) # 绘制训练数据点 plt.scatter(train_data.toarray()[:1, 0], train_data.toarray()[:1, 1], color='red') plt.scatter(train_data.toarray()[1:, 0], train_data.toarray()[1:, 1], color='blue') # 设置图形参数 plt.xlim(xx.min(), xx.max()) plt.ylim(yy.min(), yy.max()) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() ``` 完整代码如下:

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