请解释下列代码from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 假设我们有一个包含文本和标签的数据集texts = ['This is a positive text', 'This is a negative text', 'Another positive text', 'Another negative text']labels = [1, 0, 1, 0]# 将文本转换为词袋向量vectorizer = CountVectorizer()X = vectorizer.fit_transform(texts)# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42)# 训练支持向量机模型clf = SVC(kernel='linear')clf.fit(X_train, y_train)# 预测测试集标签y_pred = clf.predict(X_test)# 评估模型准确率accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print('Accuracy:', accuracy)

这段代码导入了四个Python库：CountVectorizer、train_test_split、SVC和accuracy_score。这些库都是来自于scikit-learn（sklearn）的机器学习库。

CountVectorizer是一个文本特征提取器，它将文本转换为数字向量，以便于机器学习算法的处理。

train_test_split是一个用于将数据集分成训练集和测试集的函数。它可以帮助我们评估机器学习模型的性能。

SVC是支持向量机（SVM）的实现，它是一种用于分类和回归的机器学习算法。

accuracy_score是一个用于计算分类准确率的函数，它可以帮助我们评估机器学习模型的性能。