28、机器学习中的朴素贝叶斯分类与主成分分析

机器学习中的朴素贝叶斯分类与主成分分析

在机器学习领域，分类和降维是非常重要的任务。朴素贝叶斯算法在文本分类中表现出色，而主成分分析（PCA）则是一种强大的降维技术。下面将详细介绍这两种方法及其应用。

朴素贝叶斯文本分类

朴素贝叶斯在文本分类中是一种受欢迎的选择。它基于条件概率计算，通过一个关键的简化假设——词袋模型，即不考虑词序和语法，仅关注文档中每个单词的出现次数，就可以有效地对文本进行分类。

以下是使用朴素贝叶斯进行文本分类的具体步骤：
1. 导入必要的模块 ：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from imblearn.pipeline import make_pipeline
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import sklearn.metrics as skmet

2. 加载数据集 ：

spamtext = pd.read_csv("