电商评论数据情感分析svm有具体代码示例吗
时间: 2023-12-26 14:05:57 浏览: 82
课程设计:基于Word2Vec+SVM对电商评论数据进行情感分析.完整代码+数据 可直接运行
5星 · 资源好评率100%
当然可以,以下是使用Python和scikit-learn库的示例代码,演示如何使用SVM进行电商评论数据情感分析:
```python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd
# 加载数据集
data = pd.read_csv("ecommerce_reviews.csv")
# 数据预处理:去除空值和重复值
data.dropna(inplace=True)
data.drop_duplicates(inplace=True)
# 特征提取:使用TfidfVectorizer提取文本特征
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data["review"])
# 数据标注:将情感标签转化为数值标签
y = data["sentiment"].map({"positive": 1, "negative": 0})
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练SVM模型
clf = svm.SVC(kernel="linear")
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集并计算准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
此代码将加载电商评论数据集,并使用TfidfVectorizer从文本中提取特征。然后,它将情感标签转换为数值标签,并将数据集划分为训练集和测试集。接下来,它将使用SVM算法训练模型,并在测试集上进行预测并计算准确率。
阅读全文