朴素贝叶斯情感分析python代码
时间: 2024-06-11 15:02:19 浏览: 23
朴素贝叶斯是一种常用的文本分类算法,也被广泛应用于情感分析任务中。下面是一份简单的Python代码实现:
```
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')
# 构建词袋模型
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data['text'])
# 构建朴素贝叶斯模型并训练
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, data['label'])
# 测试模型
test_text = ['这部电影真的很好看', '这个产品真的很差']
test_X = vectorizer.transform(test_text)
predict = clf.predict(test_X)
# 输出结果
print(predict)
```
其中,数据集需要自己准备,可以使用Pandas库读取。首先,使用`CountVectorizer`构建词袋模型,然后使用`MultinomialNB`构建朴素贝叶斯模型并训练。最后,使用训练好的模型对新的文本进行情感分析。
相关问题
朴素贝叶斯情感分析代码
朴素贝叶斯情感分析是一种常用的文本分类方法,其基本思想是利用贝叶斯公式来计算给定文本的情感概率,从而进行情感分类。具体来说,朴素贝叶斯情感分析将文本中每个词作为一个特征,利用训练集中的文本计算出每个情感类别下每个特征的条件概率,然后根据贝叶斯公式计算出给定文本属于每个情感类别的概率,从而确定文本的情感类别。
以下是一个简单的Python实现朴素贝叶斯情感分析的代码:
``` python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将数据集拆分为训练集和测试集
train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1)
test_data = data.drop(train_data.index)
# 将文本转换为向量表示
vectorizer = CountVectorizer()
train_vectors = vectorizer.fit_transform(train_data['text'])
test_vectors = vectorizer.transform(test_data['text'])
# 训练朴素贝叶斯分类器
clf = MultinomialNB()
clf.fit(train_vectors, train_data['label'])
# 在测试集上进行预测
predictions = clf.predict(test_vectors)
# 计算分类准确率
accuracy = np.mean(predictions == test_data['label'])
print('Accuracy:', accuracy)
```
其中,数据集需要包含两列:一列是文本内容,一列是情感标签(如正面、负面、中性等)。代码首先将数据集拆分为训练集和测试集,然后使用CountVectorizer将文本转换为向量表示。接着使用MultinomialNB训练朴素贝叶斯分类器,并在测试集上进行预测。最后计算分类准确率。
朴素贝叶斯分类器python代码
朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier)是一种常见的机器学习算法,用于分类问题。下面是一个简单的朴素贝叶斯分类器的Python代码示例:
```python
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建模型并训练
model = GaussianNB()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 输出预测结果
print("预测结果:", y_pred)
```
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