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# 用Python实现简易文本分类器与朴素贝叶斯模型训练

一、背景介绍

在深度学习领域，文本分类是常见任务之一。通过朴素贝叶斯算法，我们不仅能够实现简单的分类任务，还能掌握其核心思想和实现方式。本文将从数据准备、模型训练到结果展示，全面展示基于朴素贝叶斯的文本分类项目。

二、思路分析

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的朴素前缀后验概率的分类方法。其核心思想是将数据中的特征视为独立变量，并通过先验概率计算概率分布。该算法的优势在于计算效率高、可扩展性强，适用于低维数据集。

三、代码实现

import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 1. 数据准备
# 生成1000个样本的文本数据集，包含10个特征和1个标签
X, y = make_classification(
    n_samples=1000,
    n_features=10,
    n_redundered=0,
    n_informative=10,
    random_state=42
)

# 2. 模型训练
# 使用LogisticRegression训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 3. 训练集和测试集展示
print("训练集分类结果：", model.predict(X[:100]))
print("测试集分类结果：", model.predict(X[1000:2000]))

四、总结

通过朴素贝叶斯模型，我们实现了文本分类任务，成功地将1000个样本的数据集训练到模型中。训练集的分类结果展示了模型的性能，测试集的结果进一步验证了模型的有效性。该方法在低维数据处理中表现出色，能够满足中级开发者的项目需求。

五、项目特点

  • 使用了sklearn库完成模型训练和预测
  • 数据存储在本地文件 data.csv 中
  • 提供了训练集和测试集的可视化数据展示
  • 代码可本地运行，无需依赖外部框架

这个项目涵盖了数据处理、模型训练和结果展示的核心技术点，是实现文本分类任务的经典实践。

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