欢迎来到文本分类入门指南！通过本教程，你将了解如何使用机器学习模型对文本进行分类。以下是关键步骤：

1. 基本概念 🧠

文本分类是将文本分配到预定义类别中的任务，例如情感分析、垃圾邮件检测等。

文本分类示意图

2. 实现步骤 ✅

  • 数据准备：收集并标注训练数据（例如使用 数据集工具）
  • 特征提取：将文本转换为数值向量（如TF-IDF或词嵌入）
  • 模型构建：选择分类算法（SVM、随机森林或神经网络）
  • 训练与评估：使用交叉验证测试模型性能

3. 示例代码 🧪

# 导入必要库
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据
data = pd.read_csv("text_data.csv")

# 特征向量化
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data["text"])
y = data["label"]

# 训练模型
model = SVC()
model.fit(X, y)

# 预测新文本
new_text = ["这是一条积极的评论"]
prediction = model.predict(vectorizer.transform(new_text))
print(prediction)
代码执行流程

4. 扩展学习 🌐

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提示：实践时建议使用标注清晰的数据集，并尝试调整超参数优化结果 😊