帮我设计一个基于朴素贝叶斯算法的中文短文本分类python代码，要求可以导入数据、自己设置分组

以下是基于朴素贝叶斯算法的中文短文本分类python代码。该代码可以导入数据，自己设置分组。

import jieba
import pandas as pd
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 设置分组
groups = {
    'group1': ['文本1', '文本2', '文本3'],
    'group2': ['文本4', '文本5', '文本6'],
    'group3': ['文本7', '文本8', '文本9']
}

# 数据预处理
def preprocess_data(data):
    data['text_cut'] = data['text'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))
    return data

# 导入数据
data = pd.DataFrame({
    'text': ['文本1内容', '文本2内容', '文本3内容', '文本4内容', '文本5内容', '文本6内容', '文本7内容', '文本8内容', '文本9内容'],
    'group': ['group1', 'group1', 'group1', 'group2', 'group2', 'group2', 'group3', 'group3', 'group3']
})

# 预处理数据
data = preprocess_data(data)

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['text_cut'], data['group'], random_state=42)

# 构建tf-idf向量
tfidf_vect = TfidfVectorizer()
X_train_vect = tfidf_vect.fit_transform(X_train)

# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train_vect, y_train)

# 预测结果
X_test_vect = tfidf_vect.transform(X_test)
y_pred = clf.predict(X_test_vect)

# 输出准确率
accuracy = clf.score(X_test_vect, y_test)
print('准确率：', accuracy)

在该代码中，我们首先设置了分组，然后导入数据，并进行了数据预处理。接着，我们使用train_test_split函数将数据集分割为训练集和测试集，并使用TfidfVectorizer构建了tf-idf向量。最后，我们使用MultinomialNB训练模型，并预测结果，输出准确率。