分类文本
为给定的目的生成机器学习算法
首先,从Python编程语言中加载必要的库: `````.内文输入计量矢量化器从Sklearn.naive_bayes进口 更多字母从Sklearn.pipeline进口管道从Sklearn.NB数据集进口 fetch_20newsgroups从Sklearn.metrics进口分类_re `` 2.加载数据集: ```;python数据 = fetch_re `` 2.使用Python编程语言实现: 1.从Sklearn.feature_extraction开始加载必要的库: 1.从Sklearn.feature_extraction开始加载必要的库: 1.从Sklearn.naive_bayes进口数量矢量化器从Sklearn.naive_bayes进口数量化器从Sklearn.pipeline进口管道从Sklearn.NB数据集进口 fetch_20newsgroups从Sklearn.metrics进口分类_re `` 2.加载数据集: ````;python数据 = fetch_re20newsgroups) X.predata ytarget数据.get数据 `; 3.分类数据集成测试和分类: ```;python数据集从Sklearn.test_test_test_test_test_test;4.选择选择输入数据集从Sklearn.test_test_test;然后根据该过程进行编程,将数据集编制成数量化和分类类,然后使用Xtractor (Xtrain) 测试.