基于朴素贝叶斯算法的Python情感分析与数据处理【朴素贝叶斯】机器学习源代码
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简介：
本项目采用Python实现基于朴素贝叶斯算法的情感分析及数据预处理功能，提供详尽的机器学习源代码。适合于文本分类和情绪识别任务。
基于Python实现的NativeBayes算法用于评论的情感分析，并进行了运行时间和内存优化以及算法模型优化。
1. 运行时间和内存优化：
在第一版本中，在创建NativeBayes对象的时候，会加载全部数据并构建词典等步骤；而在测试界面调用分析预测接口时，再次执行这些过程。当处理大量数据时，这种方式非常耗时且占用大量内存，导致响应速度慢。
优化措施：在构造NativeBayes对象的过程中完成所有必要的初始化工作（包括加载数据、建立词典和计算p0V, p1V, pAb参数），并将结果存储为该对象的成员变量。这样，在进行测试阶段时可以直接利用这些预处理后的信息，无需重复计算，从而显著提高了运行效率。
2. 算法模型优化：
经过分析发现，在数据量较大的情况下构建的词典中包含大量噪声词汇（即出现频率较低或仅出现几次甚至一次的词语），这可能导致模型过拟合。这些低频词汇本身不具备强烈的情感特征表达能力。
因此，对每个单词进行统计并删除那些出现次数少于某个阈值的所有词条，从而减少了词典规模，并且提高了预测准确率；同时由于需要处理的词条减少，计算联合概率的速度也得到了显著提升。
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