由于我的分类器在测试数据上产生了大约99%的准确率,我有点怀疑并想深入了解我的NB分类器最有用的特征,看看它正在学习什么样的特征。以下主题非常有用:Howtogetmostinformativefeaturesforscikit-learnclassifiers?至于我的特征输入,我仍在尝试,目前我正在使用CountVectorizer测试一个简单的unigram模型:vectorizer=CountVectorizer(ngram_range=(1,1),min_df=2,stop_words='english')关于上述主题,我发现了以下函数:defshow_most_inform