写一段使用贝叶斯分类，并采用TF-IDF加权的代码

答：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB# 定义文本文档
text_data = ["贝叶斯分类是一种朴素贝叶斯分类算法，它可以通过统计学方法来确定一个文档属于某个类别的概率。",
"TF-IDF加权是一种常用的文本特征提取方法，它可以提取文本中的关键词，并给这些关键词赋予一定的权重。"]# 定义标签
labels = [0, 1]# 定义TF-IDF向量
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()# 把文本数据转换成向量
features = tfidf_vectorizer.fit_transform(text_data)# 定义贝叶斯分类器
clf = MultinomialNB()# 训练模型
clf.fit(features, labels)

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写一段使用贝叶斯分类，使用CountVectorizer进行向量化并并采用TF-IDF加权的代码

答：from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB# 读入数据
train_data = [... ]
test_data = [... ]# 创建词向量
cv = CountVectorizer()
X_train = cv.fit_transform(train_data)
X_test = cv.transform(test_data)# 利用TF-IDF加权
tfidf_transformer = TfidfTransformer()
X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train)
X_test_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_test)# 使用贝叶斯分类
clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, train_labels)
predicted = clf.predict(X_test_tfidf)

写一段完整的使用贝叶斯分类，使用CountVectorizer进行向量化并并采用TF-IDF加权的代码

使用贝叶斯分类，使用CountVectorizer进行向量化并并采用TF-IDF加权的代码：from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB# 定义训练数据
train_data = [
'这是一篇文章',
'这是另一篇文章'
]# 定义训练标签
train_labels = [0, 1]# 初始化CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer()# 将训练数据转换为向量
train_vectors = vectorizer.fit_transform(train_data)# 初始化TfidfTransformer
tfidf_transformer = TfidfTransformer()# 将训练数据转换为TF-IDF权重矩阵
train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(train_vectors)# 初始化贝叶斯分类器
clf = MultinomialNB().fit(train_tfidf, train_labels)