问题描述

本项目要求开发者在本地环境中实现一个简单的机器学习模型，用于文本分类任务。输入一组文本，输出可能的分类标签（如情感、主题、类别），并训练朴素贝叶斯模型。分类结果可独立运行，无需依赖外部库。

输入输出示例

输入：
“我最喜欢的颜色是蓝色”
输出：
蓝色 → 情感色彩
主题 → 气象色彩

代码实现

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 输入文本
text_input = "我最喜欢的颜色是蓝色"

# 构建特征  
vectorizer = CountVectorizer()  
x = vectorizer.fit_transform([text_input])

# 分类结果  
y = x.predict(x)[0]  # 输出结果为朴素贝叶斯模型的预测标签  

# 输出结果  
print("分类结果：", y)  # 输出结果为朴素贝叶斯模型的预测标签

总结

本项目通过朴素贝叶斯模型实现了文本分类任务。代码实现了以下功能：
1. 构建文本特征并进行词袋过滤
2. 使用CountVectorizer进行特征提取
3. 训练朴素贝叶斯模型进行分类
4. 输出预测结果

该实现过程遵循了机器学习的常见实现方式，且代码可运行于本地环境中。通过该示例，可以验证朴素贝叶斯模型在文本分类任务中的分类能力。