朴素贝叶斯，文本分析，SKLearn。

朴素贝叶斯是一种常用的文本分析算法，可以用于文本分类、情感分析等任务。SKLearn是一个常用的机器学习库，其中包含了朴素贝叶斯算法的实现。

以下是使用SKLearn进行朴素贝叶斯文本分类的代码示例：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 准备训练数据
train_data = ['I love this movie', 'This movie is great', 'I hate this movie']
train_labels = ['positive', 'positive', 'negative']

# 创建词袋模型
vectorizer = CountVectorizer()
train_vectors = vectorizer.fit_transform(train_data)

# 创建朴素贝叶斯分类器
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(train_vectors, train_labels)

# 准备测试数据
test_data = ['This movie is amazing']

# 对测试数据进行向量化
test_vectors = vectorizer.transform(test_data)

# 使用分类器进行预测
predicted_labels = classifier.predict(test_vectors)

# 输出预测结果
print(predicted_labels)

在上述代码示例中，首先我们准备了一些训练数据和对应的标签。然后使用CountVectorizer创建了一个词袋模型，将训练数据转换成向量表示。接下来，我们创建了一个MultinomialNB朴素贝叶斯分类器，并使用训练数据对其进行训练。然后，我们准备了一些测试数据，并使用CountVectorizer将其转换成向量表示。最后，我们使用分类器对测试数据进行预测，并输出预测结果。

以上就是使用SKLearn进行朴素贝叶斯文本分析的解决方法，希望对你有帮助！