NaiveBayesClassifier的输入列表结构是什么？

NaiveBayesClassifier是朴素贝叶斯分类器的一种实现方式，用于文本分类等机器学习任务。其输入列表结构是一个由文本样本和对应类别标签构成的训练集，通常为一个二维列表或矩阵。

具体地，输入列表的每一行表示一个文本样本，每一列表示一个特征或属性。每个文本样本通过提取的特征来描述，这些特征可以是文本的词频、词向量等表示方式。对于文本分类任务，通常使用词袋模型（bag-of-words model）来表示特征，其中每个单词都被视为一个特征。

列表中的最后一列是该样本对应的类别标签，用于指示样本所属的分类类别。类别标签可以是预定义的离散值，如正面/负面、垃圾邮件/非垃圾邮件等。

举例来说，如果我们要构建一个用于垃圾邮件分类的NaiveBayesClassifier，输入列表的结构可以如下所示：

| 文本样本 | 特征1 | 特征2 | ... | 类别标签 | |-------------|--------|--------|-----|---------| | "邮件内容1" | 0 | 1 | ... | "垃圾邮件" | | "邮件内容2" | 1 | 0 | ... | "非垃圾邮件" | | ... | ... | ... | ... | ... |

在该示例中，文本样本以字符串形式表示，特征1、特征2等表示不同的特征值，0和1表示特征的取值情况，类别标签表示该样本所属的邮件分类。

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