电商评论数据情感分析svm有具体代码示例吗

时间: 2023-12-26 12:05:57 浏览: 38
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。

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