新闻文本分类系统模型的准确率和召回率部分代码

以下是使用Python和scikit-learn库实现的一个简单的新闻文本分类模型，并计算准确率和召回率的部分代码：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv('news_dataset.csv')

# 数据预处理
vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform(data['text'])
y = data['category']

# 划分训练集和测试集
split_point = int(len(data) * 0.7)
X_train, X_test = X[:split_point], X[split_point:]
y_train, y_test = y[:split_point], y[split_point:]

# 构建朴素贝叶斯分类模型
nb_classifier = MultinomialNB()
nb_classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = nb_classifier.predict(X_test)

# 计算准确率和召回率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred, average='macro')

print(f"准确率：{accuracy:.2f}")
print(f"召回率：{recall:.2f}")

这段代码首先加载了一个名为'news_dataset.csv'的数据集，该数据集包含了新闻文本和其所属的类别。然后，我们使用CountVectorizer将文本转换为向量，以便于训练模型。接着，我们将数据集划分为训练集和测试集，使用朴素贝叶斯分类器来训练模型，并预测测试集的结果。最后，我们使用scikit-learn中的accuracy_score和recall_score函数计算准确率和召回率。