python---酒店评价数据分析

描述‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

根据附件文件对酒店评价数据进行分析,本题使用jieba库中的lcut函数对数据进行分词。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

import jieba‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

test_str = '武汉理工大学是一所世人仰慕的大学' result = jieba.lcut(test_str) # 参数是字符串,结果是将字符串切分为词的列表 print(result) # ['武汉理工大学', '是', '一所', '世人', '仰慕', '的', '大学']‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

文件数据每行包括评论属性和评论内容两个数据,其中评论属性中’1‘代表好评,’0‘代表差评。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

要求实现以下功能:‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

文件编码格式为GBK,读取函数示例如下:‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬

### 酒店评价数据分析Python实现 在酒店评价数据分析中,可以使用Python完成数据读取、分词处理、情感分析等任务。以下是具体的方法和代码示例: #### 1. 数据读取与预处理 首先需要读取CSV文件中的评论数据,并进行初步处理。以下是一个示例代码片段: ```python import csv # 打开并读取CSV文件 with open('comment.csv', 'r', encoding='GBK') as f: reader = csv.reader(f) next(reader) # 跳过标题行 ls = [row for row in reader] ``` 此代码实现了从CSV文件中读取数据,并跳过标题行[^3]。 #### 2. 分词处理 为了对评论内容进行分析,可以使用`jieba`中的`lcut`函数对文本进行分词: ```python import jieba # 示例:对单条评论进行分词 def segment(text): return jieba.lcut(text) # 对所有评论进行分词处理 comments = [segment(row[1]) for row in ls if len(row) > 1] ``` 这里通过`jieba.lcut`函数将每条评论拆分为词语列表[^1]。 #### 3. 好评与差评统计 可以通过遍历数据集来统计好评和差评的数量: ```python # 统计好评和差评数量 positive_count = sum(1 for row in ls if row[0] == '1') negative_count = sum(1 for row in ls if row[0] == '0') print(f'总评论: {len(ls)}') print(f'好评: {positive_count}') print(f'差评: {negative_count}') ``` 上述代码实现了对好评和差评数量的统计[^2]。 #### 4. 情感分析模型训练 可以使用逻辑回归(Logistic Regression)模型对评论进行情感分类: ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 构建特征向量 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform([' '.join(comment) for comment in comments]) y = [int(row[0]) for row in ls] # 使用GridSearchCV优化模型参数 param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'penalty': ['l1', 'l2']} grid_search = GridSearchCV(LogisticRegression(), param_grid, cv=5) grid_search.fit(X, y) # 训练最终模型 LR = LogisticRegression(C=grid_search.best_params_['C'], penalty=grid_search.best_params_['penalty']) LR.fit(X, y) ``` 以上代码展示了如何构建一个基于逻辑回归的情感分析模型,并通过网格搜索优化超参数[^4]。 #### 5. 结果评估 最后,可以对模型的性能进行评估: ```python from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report # 预测结果 predictions = LR.predict(X) # 输出准确率和分类报告 print(f'Accuracy: {accuracy_score(y, predictions)}') print(classification_report(y, predictions)) ``` --- ###
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值