基于训练集的朴素贝叶斯分类器的构建

Question

我浏览了youtube上的sentdex-nltk教程，并对他的代码进行了一些修改，以构建一个文本分类器或否定和肯定的评论。 我使用了一个训练集的正面和负面评论，然后根据5000个最常见的词构建分类器。你知道吗

我的问题是：鉴于我目前使用的分类器代码，如何提高结果的准确性？你知道吗

1. 有没有一个分类器比其他分类器好得多？你知道吗
2. 稍微调整一下我的代码可以提高一些精确度吗？你知道吗

https://gist.github.com/egimple/08e8737140cc93604ef2541d803e8987

任何帮助都将不胜感激谢谢。 我希望这个问题符合stackoverflow标准，如果它不请在下面发表评论，我将尝试编辑这个问题