手把手教你在Python中实现文本分类（附代码、数据集）

文本分类是商业问题中常见的自然语言处理任务，目标是自动将文本文件分到一个或多个已定义好的类别中。文本分类的一些例子如下：

分析社交媒体中的大众情感
鉴别垃圾邮件和非垃圾邮件
自动标注客户问询
将新闻文章按主题分类

目录

本文将详细介绍文本分类问题并用Python实现这个过程：

文本分类是有监督学习的一个例子，它使用包含文本文档和标签的数据集来训练一个分类器。端到端的文本分类训练主要由三个部分组成：

1. 准备数据集：第一步是准备数据集，包括加载数据集和执行基本预处理，然后把数据集分为训练集和验证集。

特征工程：第二步是特征工程，将原始数据集被转换为用于训练机器学习模型的平坦特征（flat features），并从现有数据特征创建新的特征。

2. 模型训练：最后一步是建模，利用标注数据集训练机器学习模型。

3. 进一步提高分类器性能：本文还将讨论用不同的