<prompt> Tengeneza kanuni ya kujifunza kwa mashine kwa madhumuni yaliyotolewa  <response>: Mojawapo ya algoriti maarufu za kujifunza kwa mashine ambazo zinaweza kutumika kuainisha maandishi katika kategoria ni Naive Bayes Classifier. Hapa chini ni mfano wa jinsi inavyoweza kutekelezwa kwa kutumia lugha ya programu ya Python: 1. Anza kwa kupakia maktaba zinazohitajika: python kutoka sklearn.feature_extraction.text leta CountVectorizer kutoka sklearn.naive_bayes leta MultinomialNB kutoka sklearn.pipeline leta Bomba kutoka sklearn .seti za data ingiza fetch_20vikundi vya habari kutoka sklearn.metrics leta classification_report 2. Pakia mkusanyiko wa data: python data fetch_20newsgroups X data.data y data.lengo 3. Gawanya seti ya data katika mafunzo na majaribio seti: python kutoka sklearn.model_selection leta treni_test_split X_train, X_test, y_train, y_test train_test_splitX, y, random_state42 4. Unda Naive Bayes classifier: python classifier Bomba vectorizer, CountVectorizer, classifier, MultinomialNB 5. Fundisha kiainishi kwa kutumia seti ya mafunzo: python classifier.fitX_train, y_train 6 . Jaribu kiainishaji kwenye seti ya majaribio ili kutathmini utendaji wake: python y_pred classifier.predictX_test printclassification_reporty_test, y_pred Bomba linachanganya hatua mbili: kwanza, inabadilisha data ya maandishi. katika vipengele vya nambari kwa kutumia CountVectorizer na kisha inafunza kiainishaji cha MultinomialNB kwenye data ya nambari inayotokana. Mchakato huu unaweza kutumika kwa kazi yoyote ya uainishaji wa maandishi kwa kubinafsisha seti ya data na kategoria lengwa kulingana na hali maalum ya utumiaji. 