朴素贝叶斯情感分析python代码

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。

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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：

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)

朴素贝叶斯算法的python代码

好的，以下是朴素贝叶斯算法的 Python 代码:

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 准备数据
X_train = ['This is a sentence', 'That is another sentence']
y_train = ['class1', 'class2']

X_test = ['This is a test sentence']

# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_vec = vectorizer.transform(X_test)

# 建立模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train_vec, y_train)

# 进行预测
y_pred = clf.predict(X_test_vec)
print(y_pred)

希望这能够帮助你！现在请问你的下一个问题是什么？