解释代码import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score import joblib # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('所有评论数据(1).xlsx') # 提取文本和情感倾向值 text = data['评论内容'].tolist() sentiment = data['情感倾向'].tolist() # 将连续的情感倾向值转换为离散的类别 threshold = 0.5 sentiment_class = ['positive' if s >= threshold else 'negative' for s in sentiment] # 将文本转换为特征向量 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(text) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, sentiment_class, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 评估模型 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) # 保存模型 joblib.dump(model, 'model.pkl') joblib.dump(vectorizer, 'vectorizer.pkl')

这段代码是一个情感分析的代码示例。它使用了pandas库来读取Excel文件，sklearn库中的CountVectorizer来将文本转换为特征向量，LogisticRegression来训练模型，以及joblib来保存训练好的模型。

首先，代码读取了一个名为"所有评论数据(1).xlsx"的Excel文件，并将评论内容和情感倾向两列数据提取出来。

然后，将连续的情感倾向值转换为离散的类别。在这段代码中，如果情感倾向值大于等于0.5，则将其标记为"positive"，否则标记为"negative"。

接下来，使用CountVectorizer将文本转换为特征向量。CountVectorizer是一种常用的文本特征提取方法，它将文本转换为词频矩阵。

然后，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%。

接着，创建LogisticRegression模型，并使用训练集进行训练。

然后，使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算预测准确率。

最后，使用joblib库将训练好的模型和CountVectorizer保存到文件中，分别命名为"model.pkl"和"vectorizer.pkl"。

这样，就完成了情感分析模型的训练和评估，并将模型保存到文件中，以便后续使用。