【源码】基于Python的微博文本分类系统

项目简介

本项目运用机器学习算法实现微博文本分类。通过TF-IDF方法和多项式朴素贝叶斯算法，可对包含女性、体育、文学和校园四类的微博评论进行有效分类，最终贝叶斯分类器在数据集上的分类精度达92%。

项目的主要特性和功能

1. TF-IDF特征提取：利用TF-IDF方法将文本数据转换为数字特征向量并赋予权重。
2. 多项式朴素贝叶斯分类：采用多项式朴素贝叶斯算法进行文本分类。
3. 数据预处理：运用jieba库进行中文文本分词，同时去除停用词等。
4. 模型训练和测试：加载训练数据训练模型，使用测试数据测试并计算分类精度。

安装使用步骤

前提条件

• 已安装Python环境，并配置好jieba、sklearn等相关库。
• 已下载数据集并放置在指定路径下。

步骤

1. 下载项目源码：将整个项目文件夹下载到本地。
2. 配置数据路径：在textClassify_LKL.py文件中，配置训练数据和测试数据的路径。
3. 运行程序：直接运行textClassify_LKL.py文件，程序会自动加载数据，进行预处理、特征提取、模型训练和测试，并输出分类精度。

下载地址

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