我正在构建一个朴素贝叶斯分类器，并按照scikit-learn网站上的教程进行操作。
第一个参数是词汇字典，它返回一个文档-词矩阵。第二个参数twenty_train.target应该是什么？
编辑 数据示例
Name, review,ratingfilm1,......,1film2, the film is....,5 film3, film about..., 4根据这个指令，我创建了一个新的列，如果评分大于3，则评论为正面，否则为负面
df2['sentiment'] = df2['rating'].apply(lambda rating : +1 if rating > 3 else -1)回答：
MultinomialNB的fit方法需要输入x和y。其中，x应该是训练向量（训练数据），而y应该是目标值。
clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, twenty_train.target)更详细的说明：
X : {array-like, sparse matrix}, shape = [n_samples, n_features]训练向量，其中n_samples是样本数量，n_features是特征数量。y : array-like, shape = [n_samples]目标值。注意：确保x和y的shape = [n_samples, n_features]和shape = [n_samples]被正确定义。否则，fit将抛出错误。
玩具示例：
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroupsfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.naive_bayes import MultinomialNBfrom sklearn import metricsnewsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train')categories = ['alt.atheism', 'talk.religion.misc', 'comp.graphics', 'sci.space']newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=categories)vectorizer = TfidfVectorizer()# 以下将是训练数据vectors = vectorizer.fit_transform(newsgroups_train.data)vectors.shapenewsgroups_test = fetch_20newsgroups(subset='test', categories=categories)# 这是测试数据vectors_test = vectorizer.transform(newsgroups_test.data)clf = MultinomialNB(alpha=.01)# 使用训练数据进行拟合# 在拟合前检查形状vectors.shape#(2034, 34118)newsgroups_train.target.shape#(2034,)# 使用训练数据拟合模型clf.fit(vectors, newsgroups_train.target)# 使用测试数据进行预测pred = clf.predict(vectors_test)编辑：
newsgroups_train.target只是一个包含标签（或目标或类别）的numpy数组。
所以在这个例子中我们有4个不同的类别/目标。
需要这个变量来拟合分类器。
