设计一个基于朴素贝叶斯分类器的程序,用于决定是否在给定条件下打篮球。输入是一个包含多个条件(如天气、是否有课等)的列表,输出是1(表示打篮球)或0(表示不打篮球)。你需要手动实现这个分类器,不允许使用任何第三方库,除了Python的基本库。
输入格式
一个字符串列表,每个字符串代表一种情况,例如
["阴", "刮风", "有课", "星期三"]
。
输出格式
整数1或0,分别表示打篮球或不打篮球。
数据集示例
为了训练你的模型,请使用以下数据集:
conditions = [
["晴", "无风", "无课", "星期一"],
["雨", "无风", "无课", "星期二"],
["阴", "微风", "有课", "星期三"],
["晴", "微风", "无课", "星期四"],
["晴", "大风", "有课", "星期五"],
["阴", "无风", "无课", "星期六"],
["小雨", "无风", "无课", "星期日"],
["晴", "微风", "无课", "星期一"],
["晴", "无风", "有课", "星期二"],
["雨", "微风", "无课", "星期三"],
["阴", "大风", "无课", "星期四"],
["晴", "无风", "无课", "星期五"],
["小雨", "微风", "有课", "星期六"],
["晴", "大风", "无课", "星期日"],
["阴", "微风", "无课", "星期一"],
["雨", "大风", "有课", "星期二"], ]
labels = [1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1,0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0]
示例输入输出
输入:
["阴", "刮风", "有课", "星期三"]
输出:
0
(不打篮球)
输入:
["晴", "无风", "无课", "星期一"]
输出:
1
(打篮球)
请编写代码完成上述任务,并确保能够处理未知条件的情况(即,如果测试集中出现了一个训练集中未见过的新条件)。
运行
2. (程序题)
使用朴素贝叶斯算法对中文评论进行情感分类(1代表好评,0代表差评)。请根据给定的数据集,编写代码实现以下功能:
对文本数据进行特征提取(使用TF-IDF)。
训练朴素贝叶斯分类器。
实现预测函数,输入新评论,输出分类结果(0或1)
reviews = [
"食物 新鲜 美味 服务 热情",
"环境 干净 舒适 性价比 高",
"服务员 不耐烦 上菜 慢",
"菜品 丰富 味道 好",
"价格 贵 分量 少",
"氛围 很好 适合 聚会",
"等位 时间 太长 体验 差",
"食材 讲究 值得 再来",
"位置 方便 交通 便利",
"卫生 条件 差 影响 食欲"
]
labels = [1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0]
输入时请以一个空格手动分词,如下面的输入输出示例。
示例输入与输出:
输入:
环境不错 服务 好
输出:
1