我们要用词袋模型进行文本分类，训练模型大致可以分为两步：第一步，用TF-IDF表示文本特征；第二步，把TF-IDF值和标签值送入分类模型训练。
第一步用TF-IDF表示文本特征：
“TF-IDF值” = “TF值” ✖ “IDF值” （在实操中，我们会把TF值进行归一化，以防止它偏向长文本）
TF值：某个词（字）在文本（一段话）中出现的频率
IDF值：某个词（字）在文本（一段话）中的普遍重要性的度量。某一词（字）的IDF值，可以由总文本数目除以包含该词（字）的文本的数目，再将得到的商取 10为底的对数。
这里我们使用sklearn中的TfidfVectorizer方法计算出TF-IDF值：
首先看一下数据，此数据集为训练数据集，分为“频道”和“文章”两列，后面将使用这样的数据集来进行模型训练。
由于在文本中有许多没有用的词（字）和标点符号，所以要去停用词
参数解释：
tokenizer = jieba.lcut 用jieba分词中的精确模式；stop_words 定义停用词词典，会在结果中删除词典中包含的词；norm 表示对TF-IDF矩阵的每一行使用l2范数归一化； use_idf 表示在TF矩阵的基础上计算IDF，并相乘得到TF-IDF；smooth_idf 表示通过加1到文档频率平滑idf权重，为防止除零，加入一个额外的文档（防止计算IDF时出现除0的尴尬情况)；sublinear_tf 表示使用 1+log(tf)替换原来的tf, True值表示使用
contents参数就是我们要计算成TF-IDF值的文本数据集（即文章那一列的数据）
得到的TF-IDF值：
我们可以看看这个词袋包含多少词：
第二步，把TF-IDF值和标签值送入分类模型训练：
我们在得到TF-IDF模型之后，我们还需要对频道那一列进行处理。频道那列其实就是标签值，包含娱乐，体育，音乐之类的类别。
把频道那一列进行编码，得到标签值y ，再用刚刚训练好的tfidf模型计算出x值：
这里我们在分割训练集和测试集时，不再直接用x,y来分割，因为此时数据量太大，会让分割时间变长，所以通过分割index值来得到训练集和测试集：
这里使用逻辑回归模型：
训练完我们评估一下模型效果：
最后保存模型：
使用模型预测新的新闻文本：
加载保存的模型：
和实际类别进行比对：
总结：
上面整个流程就是一个简单的通过词袋模型进行新闻文本分类，通过计算出TF-IDF值，再送入分类模型进行预测。
