【源码】基于Python的NaiveBayesML文本分类系统

项目简介

本项目是基于Python实现的Naive Bayes机器学习项目，主要用于文本分类任务。项目包含三个文件，分别是NaiveBayes.py、NaiveBayesB.py和xmlParser.py，它们分别承担实现Naive Bayes分类器、文本情感分析以及对XML格式文件进行解析处理的功能。

项目的主要特性和功能

NaiveBayes.py

实现用于文本分类的Naive Bayes分类器。可处理训练数据生成分类模型，利用该模型对测试数据分类。具备从文本提取特征、训练分类器、输出分类结果等特性。

NaiveBayesB.py

基于Python的Naive Bayes分类器程序，用于文本情感分析。能处理餐厅评论数据，依据食品、服务、价格、氛围等方面的评论内容进行情感分类，包含读取训练数据、提取特征、训练分类器、对测试数据进行情感分析等功能。

xmlParser.py

Python脚本，用于解析和处理XML格式文件。可处理训练集和测试集的XML数据，将解析后的数据写入文本文件，并进行停用词处理等预处理操作。

安装使用步骤

1. 确保已安装Python环境，导入所需库，如nltk、xml等。
2. 下载本项目源码文件，解压并放置在合适位置。
3. 根据需要修改训练集和测试集的路径。
4. 运行相应的Python文件，如NaiveBayes.py、NaiveBayesB.py或xmlParser.py，进行文本分类、情感分析或XML文件解析。
5. 根据输出结果评估模型的性能或进行其他分析。

注：此项目假设用户熟悉Python编程和相关机器学习概念，运行项目可能需具备相关库和工具，如nltk、xml处理库等。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】