<prompt> Andika programu ya Python ambayo hutumia maktaba ya kujifunza Scikit kufanya uchanganuzi wa hisia kwenye mkusanyiko fulani wa data wa maandishi. Changanya data mapema, fundisha muundo wa mashine ya kujifunza, na utathmini utendaji wake kwa kutumia vipimo vinavyofaa.PLINFORMAT  <response>: ingiza numpy kama npingiza panda kama pdkutoka kwa sklearn.feature_extraction.text kuleta CountVectorizerkutoka kwa sklearn.model_selection kuleta train_test_splitkutoka kwa sklearn.naive_bayes ingiza MultinomialNBkutoka kwa sklearn.metrics kuagiza usahihi_alama, utata_matrix, ripoti_ya_ainishokutoka nltk.corpus kuagiza stopwordskutoka nltk.tokenize leta neno_tokenizekuagiza upya Pakia seti ya dataurl pd.read_csvurl Changanua data mapemadef preprocess_textmaandishi: Ondoa herufi maalum na nambari text re.subrWd, , text Badilisha kuwa herufi ndogo maandishi maandishi.chini Weka alama kwa maandishi maneno neno_tokenizemaandishi Ondoa maneno ya kuacha maneno neno kwa neno katika maneno kama neno si katika stopwords.wordskiingereza Unganisha maneno tena kuwa mfuatano mmoja text .jiungemaneno rudisha maandishidatareview datareview.applypreprocess_text Gawanya data katika seti za mafunzo na majaribioX_train, X_test, y_train, y_test train_test_splitdatareview, datasentiment, test_size0.2, random_state42 Vectorize data ya maandishivectorizer CountVectorizermax_features5000X_train_vec vectorizer.fit_transformX_train.toarrarayX_test_vec vectorizer.transformX_test.toarraray Funza mfanomfano MultinomialNBmodel.fitX_train_vec, y_train Fanya utabiri kwenye seti ya jaribioy_pred model.predictX_test_vec Tathmini utendaji wa modeliprintUsahihi:, accuracy_scorey_test, y_predprintnMatrix ya Kuchanganyikiwa:n, matrix_ya_changanyikoy_test, y_predprintnRipoti ya Uainishaji:n, ripoti_ya_ainishoy_test, y_pred 