给出这段用于电影评论分类代码的详细思路“from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score #from sklearn.model_selection import train_test_split x,y=zip(*sentences) from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vec = CountVectorizer( analyzer='word', # tokenise by character ngrams ngram_range=(1,4), # use ngrams of size 1 and 2 max_features=20000, # keep the most common 1000 ngrams ) vec.fit(x) def stratifiedkfold_cv(x,y,clf_class,shuffle=True,n_folds=5,**kwargs): stratifiedk_fold = StratifiedKFold(y, n_folds=n_folds, shuffle=shuffle) y_pred = y[:] for train_index, test_index in stratifiedk_fold: X_train, X_test = x[train_index], x[test_index] y_train = y[train_index] clf = clf_class(**kwargs) clf.fit(X_train,y_train) y_pred[test_index] = clf.predict(X_test) return y_pred NB = MultinomialNB print(precision_score(y ,stratifiedkfold_cv(vec.transform(x) ,np.array(y),NB) , average='macro'))”分析每一部分代码的作用，给出整体思路框架

这段代码是用于电影评论分类的，主要使用了sklearn库中的StratifiedKFold、MultinomialNB和CountVectorizer等模块。具体思路如下：

1. 从sklearn中导入需要的模块，包括StratifiedKFold、MultinomialNB和CountVectorizer等。

2. 将电影评论数据集中的句子和标签分别存入x和y中。

3. 使用CountVectorizer对句子进行特征提取，包括将每个句子转化为词袋模型，提取单个词汇以及长度为1到4的词组等。

4. 定义了一个名为stratifiedkfold_cv的函数，该函数使用了StratifiedKFold进行交叉验证，将数据集分为训练集和测试集，并使用MultinomialNB进行模型训练和预测。

5. 使用precision_score计算模型的分类精度，并输出结果。

整体思路框架是：特征提取 -> 交叉验证 -> 模型训练和预测 -> 计算分类精度。

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详细分析代码“from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score #from sklearn.model_selection import train_test_split x,y=zip(*sentences) from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vec = CountVectorizer( analyzer='word', # tokenise by character ngrams ngram_range=(1,4), # use ngrams of size 1 and 2 max_features=20000, # keep the most common 1000 ngrams ) vec.fit(x) def stratifiedkfold_cv(x,y,clf_class,shuffle=True,n_folds=5,**kwargs): stratifiedk_fold = StratifiedKFold(y, n_folds=n_folds, shuffle=shuffle) y_pred = y[:] for train_index, test_index in stratifiedk_fold: X_train, X_test = x[train_index], x[test_index] y_train = y[train_index] clf = clf_class(**kwargs) clf.fit(X_train,y_train) y_pred[test_index] = clf.predict(X_test) return y_pred NB = MultinomialNB print(precision_score(y ,stratifiedkfold_cv(vec.transform(x) ,np.array(y),NB) , average='macro'))”并添加注释，每段代码的作用，参数代表什么

# 导入StratifiedKFold交叉验证、MultinomialNB朴素贝叶斯分类器和评估指标accuracy_score、precision_score
from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score 

# 从sentences中分离出x和y
x, y = zip(*sentences) 

# 导入CountVectorizer词袋模型，并对x进行处理
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer  
vec = CountVectorizer(     
    analyzer='word', # 按照单词进行分割
    ngram_range=(1,4), # 使用1~4个单词的组合方式
    max_features=20000, # 保留最常见的20000个单词组合
) 
vec.fit(x) 

# 对数据进行StratifiedKFold交叉验证
def stratifiedkfold_cv(x,y,clf_class,shuffle=True,n_folds=5,**kwargs):
    stratifiedk_fold = StratifiedKFold(y, n_folds=n_folds, shuffle=shuffle) # 将数据划分为5折，每一折中正负样本比例都相同
    y_pred = y[:] # 复制y
    for train_index, test_index in stratifiedk_fold: # 循环5次，每一次使用其中4折作为训练数据，1折作为测试数据
        X_train, X_test = x[train_index], x[test_index] 
        y_train = y[train_index] 
        clf = clf_class(**kwargs) # 使用朴素贝叶斯分类器
        clf.fit(X_train,y_train) # 训练模型
        y_pred[test_index] = clf.predict(X_test) # 预测测试数据
    return y_pred 

NB = MultinomialNB # 定义朴素贝叶斯分类器
print(precision_score(y, # 计算精确率
                      stratifiedkfold_cv(vec.transform(x), # 对数据进行词袋模型转换
                                         np.array(y), # 将y转换为数组形式
                                         NB), # 使用朴素贝叶斯分类器进行分类
                      average='macro')) # 按照宏平均计算

参数说明：
- x: 输入的文本数据，类型为tuple或list
- y: 对应的标签，类型为tuple或list
- analyzer: 按照什么方式进行分割，默认为'word'，即按照单词进行分割
- ngram_range: 使用几个单词的组合，默认为(1,1)，即只使用单个单词
- max_features: 保留最常见的单词组合数量，默认为None，即保留所有单词组合
- shuffle: 是否对数据进行随机排序，默认为True
- n_folds: 将数据划分为几折，默认为5
- clf_class: 指定分类器的类别，默认为MultinomialNB
- kwargs: 指定分类器的其他参数

此段代码的作用是：对文本数据进行朴素贝叶斯分类器的精确率评估，并使用StratifiedKFold交叉验证对数据进行划分，保证每一折中正负样本的比例相同。首先将文本数据进行词袋模型转换，然后使用stratifiedkfold_cv函数对数据进行交叉验证和分类，最后计算并输出精确率值。

sklearn.model_selection中learning_curve编程示例

可以参考以下代码：

from sklearn.model_selection import learning_curve
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的分类器
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
clf = GaussianNB()

# 创建一个数据集
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([0, 1, 0, 1])

# 定义训练集大小的范围
train_sizes = np.linspace(0.1, 1.0, 5)

# 计算学习曲线
train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(clf, X, y, train_sizes=train_sizes)

# 计算训练集和测试集的平均得分
train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1)
test_scores_mean = np.mean(test_scores, axis=1)

# 绘制学习曲线
plt.plot(train_sizes, train_scores_mean, 'o-', color="r", label="Training score")
plt.plot(train_sizes, test_scores_mean, 'o-', color="g", label="Cross-validation score")

plt.xlabel("Training examples")
plt.ylabel("Score")
plt.legend(loc="best")

plt.show()