Ich habe mich gefragt, ob mir jemand durch ein Codefragment helfen könnte, das demonstriert, wie man den Naive Bayes-Klassifikator mit einer Feature-Frequenz-Methode anstelle von Feature-Präsenz trainiert.

Ich nehme das Folgende an, wie in Kapitel 6 gezeigtLink Text bezieht sich auf das Erstellen eines Featuresets mit Feature Presence (FP) -

def document_features(document): 
    document_words = set(document) 

    features = {}
    for word in word_features:
        features['contains(%s)' % word] = (word in document_words)

    return features

Bitte um Rat