在Scikit-learn中實現文本分類主要涉及以下步驟：
數據預處理：將文本數據轉換為可供機器學習算法處理的形式。這通常包括文本分詞、去停用詞、詞干提取等操作。
特征提取：將文本數據轉換為特征向量。常用的方法包括詞袋模型（bag of words）、TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）等。
選擇分類器：選擇合適的分類算法進行訓練和預測。Scikit-learn提供了多種分類器，如樸素貝葉斯分類器、支持向量機、隨機森林等。
訓練模型：使用訓練數據對選擇的分類器進行訓練。
模型評估：使用測試數據對訓練好的模型進行評估，通常使用準確率、召回率、F1值等指標來評估模型性能。
下面是一個簡單的示例代碼，演示如何在Scikit-learn中實現文本分類：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import make_pipeline
# 假設有一個包含文本數據和對應標簽的數據集
X_train = ['I love machine learning', 'I hate spiders']
y_train = ['positive', 'negative']
# 創建一個文本分類器模型，使用樸素貝葉斯分類器
model = make_pipeline(CountVectorizer(), MultinomialNB())
# 訓練模型
model.fit(X_train, y_train)
# 使用模型進行預測
X_test = ['I enjoy learning new things']
predicted = model.predict(X_test)
print(predicted)
在上面的示例中，我們首先創建了一個簡單的文本分類器模型，使用樸素貝葉斯分類器。然后使用訓練數據進行模型訓練，最后使用訓練好的模型對新的文本數據進行預測。
