基于电影评论数据集aclImdb，使用词袋表示和随机森林进行分类电影评价的正面和负面性。使用带网格搜索的交叉验证，调节LogisticRegression的参数，得到最佳的交叉验证性能。使用最佳模型在测试集上测试得到最终性能评价。

基于ACL IMDB电影评论数据集，我们可以采用文本预处理（如分词、去除停用词等）、词袋模型（Bag-of-Words）来表示评论内容，然后利用随机森林（Random Forest）或逻辑回归（Logistic Regression）对评论的情感进行正负分类。

以下是一个使用Python和Scikit-Learn库的基本步骤：

1. **加载数据**:
首先从`nltk`或`sklearn.datasets`导入所需的数据集并进行初步的探索。

2. **数据预处理**:
- 使用`nltk`库进行分词 (`tokenize`) 和停用词移除 (`stopwords`)。
- 对文本进行词干提取 (`PorterStemmer` 或 `SnowballStemmer`) 或去词缀 (`nltk.stem.WordNetLemmatizer`)。

3. **构建词袋模型**:
使用`CountVectorizer`将分词后的评论转化为数字向量。

4. **划分数据集**:
利用`train_test_split`函数划分为训练集和测试集。

5. **模型训练**:
- 使用`GridSearchCV`对`LogisticRegression`进行参数搜索，比如尝试不同的C值和penalty ('l1'或'l2')，找到最优参数组合。

   from sklearn.model_selection import GridSearchCV
   params = {'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100], 'penalty': ['l1', 'l2']}
   grid_search = GridSearchCV(LogisticRegression(), params, cv=5)
   grid_search.fit(X_train, y_train)
   best_lr = grid_search.best_estimator_

6. **交叉验证评估**:
使用`cross_val_score`计算最佳模型在交叉验证下的性能。

7. **模型测试**:
使用测试集`X_test`和对应的标签`y_test`，对最佳模型进行预测并计算测试准确率。

8. **结果输出**:
输出训练集和测试集的最佳F1分数或其他适当的性能度量。

test_scores = cross_val_score(best_lr, X_test, y_test, cv=5)
avg_test_score = test_scores.mean()
print(f"Best Logistic Regression F1 score on the test set: {avg_test_score}")