本文介绍了如何使用Python的scikit-learn库实现朴素贝叶斯分类器，通过20个新闻组数据集进行文本分类案例，包括数据预处理、模型构建和分类结果输出。
朴素贝叶斯分类器Python实现及应用案例
朴素贝叶斯分类器是一种经典的机器学习算法，它利用贝叶斯定理和特征条件独立假设来进行分类。在自然语言处理、垃圾邮件过滤、情感分析等领域得到广泛应用。本文将介绍如何使用Python实现朴素贝叶斯分类器，并提供一个文本分类案例。
首先，我们需要准备一个包含训练数据的数据集。我们选取20个新闻组数据集作为示例数据集进行分类。可以直接使用scikit-learn库中的fetch_20newsgroups函数进行下载：
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
categories = ['alt.atheism', 'soc.religion.christian', &
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