新闻分类算法实现（完整代码）

好的，下面是一个完整的新闻分类算法实现的示例代码，使用朴素贝叶斯算法和Scikit-learn库：

import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 加载20个新闻组数据集
newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=None)
newsgroups_test = fetch_20newsgroups(subset='test', categories=None)

# 特征提取器（使用词频统计）
count_vect = CountVectorizer()
X_train_counts = count_vect.fit_transform(newsgroups_train.data)
X_test_counts = count_vect.transform(newsgroups_test.data)

# 训练朴素贝叶斯分类器
clf = MultinomialNB().fit(X_train_counts, newsgroups_train.target)

# 预测测试集数据
predicted = clf.predict(X_test_counts)

# 输出分类准确率
print("分类准确率：", np.mean(predicted == newsgroups_test.target))

这个示例代码首先加载了20个新闻组数据集，然后使用CountVectorizer特征提取器将文本数据转换为一组特征向量。接着，我们使用MultinomialNB朴素贝叶斯分类器对特征向量进行训练，并在测试集上进行预测。最后，输出分类准确率。

这个示例代码可以帮助你了解如何使用Scikit-learn库实现朴素贝叶斯算法进行新闻分类。当然，如果你有其他的需求，可以根据实际情况进行修改。