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我有一個csv文件3483行和460K字符和65K字，我試圖用這個語料庫來訓練一個NaiveBayes分類器Scikit學習。與樸素貝葉斯分類器打開（）聲明需要長
問題是，當我在下面使用這個語句，需要太長時間（1小時，並沒有完成）。
from textblob import TextBlob
from textblob.classifiers import NaiveBayesClassifier
import csv
with open('train.csv', 'r') as fp:
cl = NaiveBayesClassifier(fp, format="csv")
任何猜測我做錯了什麼？
在此先感謝。
是您的CSV文件格式，像這樣：http://textblob.readthedocs.io/en/dev/classifiers.html – vendaTrout
是@vendaTrout 這是該文件的一個例子： '''instagrama，Instagram的 ＃FB，臉譜 facebookio，FACEBOOK facebooktime信使iphone，FACEBOOK WhatsApp的COM，WHATSSUP facebooko＃FB，臉譜 facebookiokio＃FB，臉譜 instagramas：，Instagram的 Facebook的HTTPS：FB，臉譜 Facebook的＃FB，FACEBOOK ''' – Flavio
假設每列火車數據和標籤是分開的通過「\ n」，你可以剖析一個更小的csv或這個函數。請查看stdlib [profiling]（https://docs.python.org/3/library/profile.html）模塊。 – vendaTrout