这是对单个评论进行情感分析的代码，由于没有数据集，我无法确定在朴素贝叶斯模型中classifier.fit方法的第二个参数应该是什么？

# 导入库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 清理代码import re   import nltk    nltk.download('stopwords') from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem.porter import PorterStemmer new_review = 'I love this restaurant so much'new_review = re.sub('[^a-zA-Z]', ' ', new_review)new_review = new_review.lower()new_review = new_review.split()ps = PorterStemmer()all_stopwords = stopwords.words('english')all_stopwords.remove('not')new_review = [ps.stem(word) for word in new_review if not word in set(all_stopwords)]new_review = ' '.join(new_review)new_corpus = [new_review]# 创建词袋模型from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizercv = CountVectorizer(3)new_X_test = cv.fit_transform(new_corpus).toarray()#new_X_test = cv.transform(new_corpus).toarray()# 在朴素贝叶斯模型中进行训练from sklearn.naive_bayes import GaussianNBclassifier = GaussianNB()classifier.fit(new_X_test, )# 预测结果#y_pred = classifier.predict(X)new_y_pred = classifier.predict(new_X_test)print(new_y_pred)#new_X_test = cv.transform(new_corpus).toarray()#new_y_pred = classifier.predict(X)#print(new_y_pred)

回答：

根据sklearn.naive_bayes.GaussianNB.fit()手册页面，第二个参数是y，其中：

y: 形状为(n_samples,)的数组类型
目标值。

在你的例子中，目标值是你唯一评论的情感。朴素贝叶斯是一种监督分类算法。”监督”意味着在训练（或模型拟合）过程中，你需要通过提供正确的目标值（或标签）来指导算法。

目前的代码实际上没有太大意义。你无法用仅一个样本有意义地训练/拟合模型。你需要有一个包含许多评论的数据集来拟合模型，然后尝试预测新样本。