基于SVC的新闻文本分类课程设计

简介：
本课程设计以支持向量机(SVC)为基础，专注于新闻文本的自动分类。学生将学习如何处理和分析大量文本数据，并运用机器学习技术实现高效的文本分类系统。 这段代码实现了一个文本分类应用，用于对新闻文章进行分类。首先读取并预处理新闻文本数据，包括转换为小写、去除标点符号、分词、移除停用词及执行词干提取等步骤。接下来使用TF-IDF向量化方法将文本转化为数值特征以供机器学习模型使用。然后代码利用支持向量机（SVM）分类器中的线性核对处理后的数据进行训练和分类操作。完成训练后，该模型会在测试集上运行并计算准确率，并生成一份详细的分类报告。最后，预测结果会被保存至一个新的CSV文件中。整个过程涵盖了从文本预处理到模型训练及评估的完整流程，展示了如何利用SVM来执行基于内容的文本分类任务。