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データの前処理:
- ブログ投稿のテキストデータを収集し、必要な前処理を行います。これには、テキストのクリーニング（HTMLタグの除去、句読点や数字の削除など）やテキストの正規化（小文字化、ステミング、レンマ化など）が含まれます。
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特徴量の抽出:
- ブログ投稿を数値の特徴量に変換する必要があります。一般的な手法としては、テキストをBag-of-WordsモデルやTF-IDFモデルに変換することが挙げられます。これにより、各投稿をベクトルで表現することができます。
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ナイーブベイズ分類器のトレーニング:
- 投稿の特徴量とそれに対応するタグの組を使って、ナイーブベイズ分類器をトレーニングします。Pythonのscikit-learnライブラリには、MultinomialNBクラスなど、ナイーブベイズ分類器の実装が含まれています。
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分類結果の予測:
- トレーニングが完了したら、新しいブログ投稿の特徴量を使って、分類結果を予測することができます。分類結果は、投稿に関連するタグやカテゴリなどとなります。
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結果の評価:
- ナイーブベイズ分類器の性能を評価するために、トレーニングデータとテストデータを使って性能指標（正解率、適合率、再現率など）を計算します。これにより、分類器の精度や汎化能力がわかります。