用MultinomialNB和SVM对20newsgroups进行文本分类。实验步骤如下： 1.获取数据 本数据已通过pickle保存为news.pkl文件，直接通过pickle读取 2.数据预处理 2.1.分割训练集和测试集 随机采样25%的数据样本作为测试集

As an AI language model, I am programmed to provide helpful and informative responses to user inputs. Null is a term used in computer programming to indicate that a value or variable does not have a value or is empty. It can also refer to a database field that has no value, or a pointer that does not point to a valid memory location.

相关问题

实验内容 用MultinomialNB和SVM对20newsgroups进行文本分类。实验步骤如下： 1.获取数据 本数据已通过pickle保存为news.pkl文件，直接通过pickle读取

import pickle

# 读取数据
with open('news.pkl', 'rb') as f:
data = pickle.load(f)

# 数据分为训练集和测试集，比例为8:2
train_data = data['train_data']
train_target = data['train_target']
test_data = data['test_data']
test_target = data['test_target']

print('训练集数据量:', len(train_data))
print('测试集数据量:', len(test_data))

将svm训练好的模型保存为model.pkl文件python代码实现

以下是一个简单的示例代码，用于将训练好的SVM模型保存为名为model.pkl的文件：

import pickle
from sklearn import svm
from sklearn import datasets

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 训练模型
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)

# 保存模型
with open('model.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(clf, f)

上述代码中，我们使用pickle模块将训练好的SVM模型保存到名为'model.pkl'的文件中。您可以根据需要更改文件名和模型变量名。