【源码】基于机器学习算法的外卖评论情感分析系统

项目简介

本项目借助机器学习算法对中文外卖评论进行情感分析。基于给定数据集，运用多种机器学习模型对评论内容进行情感预测，同时对比不同模型的表现。

项目的主要特性和功能

数据集

包含中文外卖评论以及对应的情感标签（正面或负面）。

数据预处理

利用jieba库对评论进行中文分词，清理噪音和无用信息。

机器学习模型训练

涵盖多种经典机器学习算法的训练过程，如Naive Bayes、SVM、Decision Tree、KNN、Logistic Regression和Random Forest，用于情感分类任务。

模型评估和结果可视化

计算各模型在测试集上的准确率，使用柱状图对比不同模型的预测准确率，同时对比使用jieba分词和不使用jieba分词的模型表现。

安装使用步骤

安装依赖库

需安装以下Python库： - numpy - pandas - scikit-learn - matplotlib - jieba

下载数据集

访问指定的数据下载链接（http://idatascience.cn/dataset-detail?table_id=429），下载所需数据集。

运行代码

1. 下载项目代码到本地。
2. 在终端中进入项目根目录。
3. 运行python predic_main.py命令，开始情感分析系统的训练和评估过程。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】