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

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：

!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：

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：

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：

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：