接下来的代码呢

抱歉，由于字符限制，我漏掉了一部分代码。以下是完整的示例代码：

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。