# 示例代码：Python Pipeline
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# 定义一个简单的文本分类管道
pipeline = Pipeline([
('vectorizer', CountVectorizer()), # 将文本数据转换为词频矩阵
('classifier', MultinomialNB()) # 使用朴素贝叶斯分类器进行分类
])
# 解释说明：
# 1. Pipeline 是 scikit-learn 中用于构建机器学习工作流的工具。
# 2. CountVectorizer 将文本数据转换为数值型特征矩阵，通常用于文本分类任务。
# 3. MultinomialNB 是一种朴素贝叶斯分类器，适用于离散型数据（如词频）。
# 这个 pipeline 可以简化模型训练和预测的过程，避免手动调用每个步骤。上一篇：python程序运行
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