📚朴素贝叶斯文本分类 | Python代码实现 🐍

朴素贝叶斯算法作为经典的机器学习模型之一，在文本分类任务中表现优异，尤其适合初学者入门！💡今天就带大家用Python手写一个简单的文本分类器，帮助你快速理解背后的原理✨。

首先，我们需要准备好数据集，比如常见的IMDB影评数据或新闻分类数据。接着，通过分词工具如`jieba`对文本进行预处理，去除停用词 stopwords 🚫，提取关键词。然后，使用TF-IDF向量化技术将文本转化为数值特征，以便模型训练 📈。

接下来，利用`sklearn`中的`MultinomialNB`类构建朴素贝叶斯模型，只需几行代码即可完成训练过程🚀。最后，测试模型效果时，别忘了评估准确率、召回率等指标，确保分类性能达标🎯。

掌握这项技能后，无论是垃圾邮件过滤还是情感分析，都能轻松应对！💪快来试试吧，让代码带你飞向AI世界的新高度！💫

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