英文电影评论情感分类(Kaggle竞赛)代码
时间: 2023-07-05 08:29:38 浏览: 82
以下是一个简单的英文电影评论情感分类(Kaggle竞赛)的Python代码示例:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 导入数据集
train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')
# 数据预处理
vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')
train_features = vectorizer.fit_transform(train_data['review'])
test_features = vectorizer.transform(test_data['review'])
train_labels = np.array(train_data['sentiment'])
# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(train_features, train_labels)
# 预测并计算准确率
test_labels = clf.predict(test_features)
accuracy = accuracy_score(test_data['sentiment'], test_labels)
print('Accuracy: ', accuracy)
```
在这个示例中,我们使用了sklearn库中的MultinomialNB朴素贝叶斯算法进行情感分类,使用CountVectorizer将文本数据转换为数字向量表示,同时去除了停用词。我们使用train.csv数据集进行训练,test.csv数据集进行测试,并使用准确率作为评估指标。
需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际情况可能需要更多的数据预处理、特征工程等步骤,同时也可以尝试其他的机器学习算法或深度学习模型进行情感分类。