scikit-learn 文本分类教程 📚

文本分类是自然语言处理（NLP）中的基础任务，scikit-learn 提供了强大的工具来实现这一功能。以下是使用 scikit-learn 进行文本分类的简明指南：

1. 环境准备 🛠️

• 安装 scikit-learn：pip install scikit-learn
• 导入必要库：

  from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
  from sklearn.model_selection import train_test_split
  from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
  from sklearn.metrics import accuracy_score
  

2. 数据预处理 🧹

• 文本清洗：去除标点、停用词和特殊字符
• 分词与向量化：使用 TfidfVectorizer 将文本转换为数值特征

  vectorizer = TfidfVectorizer()
  X = vectorizer.fit_transform(texts)
  

3. 模型训练 🔄

• 选择分类模型（如朴素贝叶斯、SVM）

  model = MultinomialNB()
  model.fit(X_train, y_train)
  

• 模型评估：计算准确率

4. 应用场景 🌐

• 情感分析：判断文本情感倾向（正面/负面）
• 新闻分类：自动归类新闻主题
• 恶意评论检测：识别有害内容

5. 进阶学习 🚀

• 探索更复杂的模型（如随机森林、深度学习）
• 学习如何优化分类效果：
  • 调整特征提取参数
  • 使用交叉验证
  • 尝试不同的分类器
  

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