机器学习案例（十）：新闻分类

当访问新闻网站时，你一定已经看到了分类的新闻。你会在几乎所有新闻网站上看到的一些热门类别是科技、娱乐和体育。如果想知道如何使用机器学习对新闻类别进行分类，本文将会介绍它。

每个新闻网站在发布之前都会对新闻文章进行分类，以便每次访问者访问他们的网站时都可以轻松点击他们感兴趣的新闻类型。例如，我喜欢阅读最新的技术更新，所以每次访问新闻网站时，我都会点击技术部分。但是你可能喜欢也可能不喜欢阅读技术，你可能对政治、商业、娱乐或体育感兴趣。

目前，新闻文章是由新闻网站的内容管理者手工分类的。但为了节省时间，他们还可以在自己的网站上使用机器学习模型，读取新闻标题或新闻内容，并对新闻类别进行分类。在下面的部分中，我将带你了解如何使用 Python 编程语言为新闻分类任务训练机器学习模型。

文章目录

一、数据集
二、案例实践
- 2.1 导入数据
- 2.2 数据探索
- 2.3 模型建立与预测
三、总结

一、数据集

对于使用机器学习进行新闻分类的任务，我从 Kaggle 收集了一个数据集，其中包含新闻文章，包括它们的标题和类别。该数据集中涵盖的类别是：

Sports
Business
Politics
Tech
Entertainment</

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