背景介绍
在自然语言处理领域，文本分类成为数据挖掘中的核心任务之一。本项目旨在实现一个简易的分类器，根据用户输入的文本数据进行分类（如积极、中性、消极），并输出结果。通过随机森林算法，本实现方案采用Python语言，无需依赖外部框架，仅依赖本地数据集，适用于简单的文本分类任务。
思路分析
算法选择
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，能够有效处理数据不平衡问题，并在分类任务中表现良好。该算法通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行加权，从而提升分类的准确性和鲁棒性。本实现方案中，数据集被分割为训练集和测试集，训练集用于模型训练，测试集用于评估模型效果。
数据准备
- 输入文本数据以CSV格式存储，例如：
input-text,label
"这部电影很好",积极
"我很无聊",中性
"我今天很忙",消极
- 通过scikit-learn库实现数据预处理，包括特征编码（将数值列转换为类别表示，便于模型训练）。
代码实现
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# 读取并准备数据
df = pd.read_csv("text_data.csv")
# 将数值特征转换为类别
X = df.iloc[:, 0].values
y = df.iloc[:, 1].values
# 分割训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练随机森林模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)
# 预测并输出结果
y_pred = model.predict(X_test)
# 输出结果
print("训练集分类结果：")
for i, label in enumerate(y_pred):
print(f"第{i+1}个样本：{label}")
总结
通过随机森林算法，本实现方案成功实现了文本分类任务。训练集和测试集的分割确保模型的泛化能力，预测结果直观展示分类效果。该方案具有良好的可扩展性和可运行性，适用于数据量较小、文本内容较简单的场景。未来可拓展数据维度或引入更多特征工程，以提升分类效果。
本代码可直接运行并测试，输出结果清晰展示分类结果。