汇聚轻盒集成

"汇聚轻盒集成"的解决方法可以包含以下代码示例：

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取特征
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data['text'])

# 定义目标变量
y = data['label']

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 进行预测
new_text = vectorizer.transform(['新的文本'])
prediction = model.predict(new_text)
print(prediction)

上述示例代码实现了一个简单的文本分类模型。首先，使用pandas库加载包含文本数据的CSV文件。然后，使用CountVectorizer将文本转换为特征向量。接下来，使用LogisticRegression模型训练分类器，通过调用fit方法传入特征向量和目标变量进行训练。最后，使用transform方法将新的文本转换为特征向量，并通过调用predict方法对其进行分类预测。