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import pandas as pdfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport matplotlib.pyplot as pltimport plotly.graph_objs as gofrom plotly.offline import init_notebook_mode, iplotinit_notebook_m

贝叶斯新闻分类任务新闻数据集处理爬取的新闻数据，需要我们对文本数据进行很多预处理才能使用文本分词通常我们处理的都是词而不是一篇文章去停用词停用词会对结果产生不好的影响，所以一定得把他们去剔除掉构建文本特征如何构建合适特征是自然语言处理中最重要的一步，这俩我们选择两种方案来进行对比贝叶斯分类基于贝叶斯算法来完成最终的分类任务import csvimport jieba.analyseimport pandas as pdfrom sklearn.feature