train_documents = [] train_labels = [] test_documents = [] test_labels = [] for i in range(5): train_path = 'train/{}/*.txt'.format(i) test_path = 'test/{}/*.txt'.format(i) train_docs = read_documents(train_path) test_docs = read_documents(test_path) train_documents += train_docs test_documents += test_docs train_labels += [i] * len(train_docs) test_labels += [i] * len(test_docs)

这段代码看起来像是在读取文本文件，并将它们分为训练集和测试集。其中，train_documents 和 test_documents 分别存储了训练集和测试集的文本内容，train_labels 和 test_labels 则存储了相应文本的标签（即类别）。这里的 i 表示类别的编号，循环 5 次是因为有 5 个类别，所以需要对每个类别的文件进行读取和标记。具体的读取过程需要看 read_documents 函数的实现。

相关问题

train_test_split(data, labels, test_size=0.2)

train_test_split是一个常用的函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。它的参数包括data（数据集），labels（标签），test_size（测试集大小）等。

具体来说，train_test_split函数会将data和labels按照一定的比例划分为训练集和测试集。其中，data是输入的特征数据，labels是对应的标签。test_size参数指定了测试集所占的比例，通常取值范围为0到1之间，表示测试集所占的比例。例如，test_size=0.2表示将数据集划分为80%的训练集和20%的测试集。

函数的返回值是一个元组，包含四个部分：训练集的特征数据、测试集的特征数据、训练集的标签、测试集的标签。可以通过解包的方式获取这些部分。

下面是一个示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2)

这样就可以将data和labels按照指定的比例划分为训练集和测试集，并分别赋值给X_train、X_test、y_train和y_test。

train_X = vectorize_documents(train_documents) test_X = vectorize_documents(test_documents) # 训练朴素贝叶斯分类器 classifiers = [] for i in range(5): y = [1 if label == i else 0 for label in train_labels] clf = train_classifier(train_X, y) classifiers.append(clf)

这段代码实现了一个朴素贝叶斯分类器的训练过程。其中，train_X 是训练数据的特征矩阵，test_X 是测试数据的特征矩阵，train_labels 是训练数据的类别标签。

具体来说，该代码将数据集按照类别分为 5 个部分，分别训练 5 个二分类器，每个二分类器用于将某个类别与其他类别区分开来。训练过程中，将训练数据的类别标签转化为 0/1 的形式，其中 1 表示该样本属于当前正在训练的类别，0 表示不属于。然后，使用该类别的训练数据和标签来训练一个朴素贝叶斯分类器 clf，并将其存储在 classifiers 列表中。最终，可以使用这些分类器对测试数据进行分类，将每个样本分别输入到 5 个分类器中，选择得分最高的分类器的类别作为该样本的预测类别。