21、机器学习在情感分析中的应用

机器学习在情感分析中的应用

在情感分析领域，我们常常需要处理文本数据，将其转化为适合机器学习算法处理的形式。本文将详细介绍如何运用机器学习进行情感分析，包括数据处理、模型构建以及相关技术的应用。

数据存储与验证

为了方便后续使用，我们将整理并打乱后的电影评论数据集存储为 CSV 文件。以下是具体的代码实现：

import numpy as np
np.random.seed(0)
df = df.reindex(np.random.permutation(df.index))
df.to_csv('movie_data.csv', index=False, encoding='utf-8')

为确保数据已成功以正确格式保存，我们可以读取 CSV 文件并打印前三个示例的摘录：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('movie_data.csv', encoding='utf-8')
df.head(3)

在进入下一部分之前，我们还需确认 DataFrame 是否包含全部 50,000 行数据：

df.shape

输出结果应为 (50000, 2) ，这表明数据集包含 50,000 行和 2 列。

词袋模型介绍

在将文本或单词等分类数据传递给机器学习算