记 scikit-learn 贝叶斯文本分类的坑（弄了个笨办法解决了，有其它办法的小哥儿请指点）

基本步骤： 1、训练素材分类：我是参考官方的目录结构：每个目录中放对应的文本，一个 txt 文件一篇对应的文章：就像下面这样需要注意的是所有素材比例请保持在相同的比例（根据训练结果酌情调整、不可比例过于悬殊、容易造成过拟合（通俗点就是大部分文章都给你分到素材最多的那个类别去了））废话不多说直接上代码吧（测试代码的丑得一逼；将就着看看吧）需要一个小工具： pip install chinese-tokenizer 这是训练器：

import re
import jieba
import json
from io import BytesIO
from chinese_tokenizer.tokenizer import Tokenizer
from sklearn.datasets import load_files
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.externals import joblib

jie_ba_tokenizer = Tokenizer().jie_ba_tokenizer

# 加载数据集
training_data = load_files('./data', encoding='utf-8')
# x_train txt内容 y_train 是类别（正 负 中 ）
x_train, _, y_train, _ = train_test_split(training_data.data, training_data.target)
print('开始建模.....')
with open('training_data.target', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(json.dumps(training_data.target_names))
# tokenizer参数是用来对文本进行分词的函数（就是上面我们结巴分词）
count_vect = CountVectorizer(tokenizer=jieba_tokenizer)

tfidf_transformer = TfidfTransformer()
X_train_counts = count_vect.fit_transform(x_train)

X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts)
print('正在训练分类器.....')
# 多项式贝叶斯分类器训练
clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, y_train)
# 保存分类器（好在其它程序中使用）
joblib.dump(clf, 'model.pkl')
# 保存矢量化（坑在这儿！！需要使用和训练器相同的 矢量器 不然会报错！！！！！！ 提示 ValueError dimension mismatch··）
joblib.dump(count_vect, 'count_vect')
print("分类器的相关信息：")
print(clf)

下面是是使用训练好的分类器分类文章：需要分类的文章放在 predict_data 目录中：照样是一篇文章一个 txt 文件

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2017/8/23 18:02
# @Author  : 哎哟卧槽
# @Site    : 
# @File    : 贝叶斯分类器.py
# @Software: PyCharm

import re
import jieba
import json
from sklearn.datasets import load_files
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.externals import joblib


# 加载分类器
clf = joblib.load('model.pkl')

count_vect = joblib.load('count_vect')
testing_data = load_files('./predict_data', encoding='utf-8')
target_names = json.loads(open('training_data.target', 'r', encoding='utf-8').read())
#     # 字符串处理
tfidf_transformer = TfidfTransformer()

X_new_counts = count_vect.transform(testing_data.data)
X_new_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_new_counts)
# 进行预测
predicted = clf.predict(X_new_tfidf)
for title, category in zip(testing_data.filenames, predicted):
    print('%r => %s' % (title, target_names[category]))