文字分类 使用scikit-learn将BBC文章分类为几类 这个怎么运作 有两个数据集。 带有12.267个数据点的train_set.csv和带有3.068数据点的test_set.csv。 训练集每篇文章包含5列。 ID，标题，内容，类别（政治，电影，足球，商业，技术）和RowNum。 我们的目标是找到针对该特定训练集的最佳分类器，然后使用它对测试集的文章进行分类。 首先，您可以通过运行wordcloud.py模块为每个类别生成一个词云来深入了解数据集。 然后，下一步是使用TFIDF