<prompt> Kaayyoo kennameef algoritmiin barumsa maashinii uumuuBarreeffama gosoota keessatti ramaduu  <response>: Algoritmota barumsa maashinii beekamoo taan keessaa tokko kan barreeffamoota gosa ramaduuf itti fayyadamuu dandeenyu Naive Bayes Classifier dha. Armaan gaditti fakkeenya akkaataa afaan sagantaa Paayitoon fayyadamuun hojiirra oolchuu dandau: 1. Manneen kitaabaa barbaachisoo taan feuudhaan jalqabi: python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn .datasets import fetch_20newsgroups irraa sklearn.metrics import classification_report 2. Kuusaa deetaa fei: python data fetch_20newsgroups X data.data y data.target 3. Kuusaa deetaa gara leenjii fi qorannootti qoodi saaga: paayitoon sklearn.model_selection irraa galchi train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test train_test_splitX, y, random_state42 4. Ramaddii Naive Bayes uumi: pithon classifier Pipeline vectorizer, CountVectorizer, classifier, MultinomialNB 5. Tuuta leenjii fayyadamuun ramaddii leenjisuu: python classifier.fitX_train, y_train 6 .Gaumsa isaa madaaluuf ramaddii tuuta qorannoo irratti qoradhu: python y_pred classifier.predictX_test printclassification_reporty_test, y_pred Sararri ujummoo tarkaanfii lama walitti fida: tokkoffaa, deetaa barruu jijjiira gara amala lakkoofsaatti CountVectorizer fayyadamuun ergasii deetaa lakkoofsaa buaa irratti ramaddii MultinomialNB leenjisa. Adeemsi kun akkaataa haala itti fayyadama addaatiin kuusaa deetaa fi gosoota galma dhuunfachuudhaan hojii ramaddii barruu kamiyyuu irratti hojiirra oolchuun ni dandaama. 