补充朴素贝叶斯 (CNB) 算法

朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类器，它假设特征之间相互独立，然后根据先验概率和条件概率来计算后验概率。朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域有广泛的应用。

朴素贝叶斯算法通常有三种变种：高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）和伯努利朴素贝叶斯（BernoulliNB）。

而Complement Naive Bayes (CNB)是MultiNomiaNB的一种改进。CNB主要是为了解决多项式朴素贝叶斯中，样本不平衡导致分类效果不佳的问题。CNB通过对整个数据集进行补偿，增加较少类别的特征权重，在分类时能更好地处理较少类别的情况。

在sklearn中，CNB的使用方式基本与MultinomialNB相同。

以下是一个使用CNB进行分类的示例：

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import ComplementNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 从sklearn中加载数据集
news_data = fetch_20newsgroups(subset='all')

# 把文本数据转换成向量化的形式，这里使用tf-idf表示
vectorizer = TfidfVectorizer()
news_vectors = vectorizer.fit_transform(news_data.data)

# 切分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(news_vectors, news_data.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
clf = ComplementNB()
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上测试模型
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 输出模型的准确率
print("Accuracy:", accuracy)

以上示例中，使用fetch_20newsgroups加载了一个文本数据集，然后通过TfidfVectorizer将文本数据转换成向量化表示。接着使用train_test_split将数据集切分为训练集和测试集。然后使用ComplementNB训练模型，并在测试集上测试模型的准确性，最后输出准确率。

需要注意的是，在使用CNB时，需要确保训练数据集中包含了所有的类别，否则会引起算法无法计算的问题。