朴素贝叶斯分类预测爬取例子

这里给出一个简单的朴素贝叶斯分类预测爬取例子，该例子使用Python语言和scikit-learn库实现。

假设我们要对一些电影评论进行分类，将它们分为正面和负面两类。首先，我们需要爬取一些电影评论，并手动标注它们的类别。这里假设我们已经爬取了100条评论，其中50条为正面评论，50条为负面评论，并将它们放在一个名为data.csv的文件中，如下所示：

text,label
"This movie is great!",positive
"I didn't like this movie.",negative
...

接下来，我们可以使用pandas库读取该文件，并将数据分为训练集和测试集：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = pd.read_csv('data.csv')
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['text'], data['label'], test_size=0.2)

接着，我们可以使用CountVectorizer将文本转换成特征向量：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

vectorizer = CountVectorizer()
X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_vec = vectorizer.transform(X_test)

然后，我们可以使用MultinomialNB构建朴素贝叶斯分类器，并在训练集上进行训练：

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train_vec, y_train)

最后，我们可以在测试集上进行预测，并计算模型的准确率：

y_pred = clf.predict(X_test_vec)
accuracy = (y_pred == y_test).mean()
print('Accuracy:', accuracy)

这个例子只是一个简单的演示，实际应用中需要考虑更多的因素，例如特征选择、模型调参等。