我对机器学习还很陌生，并且受命建立机器学习模型，以预测评论是好（1）还是差（0）。我已经尝试过使用RandomForestClassifier来输出50％的精度。我切换到了朴素贝叶斯分类器，但是即使进行了网格搜索，仍然没有任何改善。
我的数据看起来像这样（我很乐意与任何人分享数据）：
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... ...
14995 This is perhaps the worst movie I have ever se... 0
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[15000 rows x 2 columns]
我的代码要进行预处理，然后输入文本并在训练分类器之前使用TfidfVectorizer：
vect = TfidfVectorizer(stop_words=stopwords, max_features=5000)
X_train =vect.fit_transform(all_train_set['Reviews'])
y_train = all_train_set['Labels']
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train, y_train)
X_test = vect.transform(all_test_set['Reviews'])
y_test = all_test_set['Labels']
print(classification_report(y_test, clf.predict(X_test), digits=4))
分类报告的结果似乎表明，尽管一个标签的预测非常好，但另一个标签却非常差，使整个产品都降低了。
precision recall f1-score support
0 0.5000 0.8546 0.6309 2482
1 0.5000 0.1454 0.2253 2482
accuracy 0.5000 4964
macro avg 0.5000 0.5000 0.4281 4964
weighted avg 0.5000 0.5000 0.4281 4964
我现在尝试按照这8种不同的教程进行尝试，并尝试了每种不同的编码方式，但是我似乎无法将其提高到50％以上，这使我认为这可能是我的功能存在问题。
如果有人有任何想法或建议，我将不胜感激。
好的，我在这里添加了几个预处理步骤，包括删除html标签，删除标点符号和单个字母以及从下面的代码中删除多个空格：
TAG_RE = re.compile(r'<[^>]+>')
def remove_tags(text):
return TAG_RE.sub('', text)
def preprocess_text(sen):
# Removing html tags
sentence = remove_tags(sen)
# Remove punctuations and numbers
sentence = re.sub('[^a-zA-Z]', ' ', sentence)
# Single character removal
sentence = re.sub(r"\s+[a-zA-Z]\s+", ' ', sentence)
# Removing multiple spaces
sentence = re.sub(r'\s+', ' ', sentence)
return sentence
我相信TfidfVectorizer会自动将所有内容都转换为小写并对其进行词形化。最终结果仍然只有0.5
文本预处理在这里非常重要。仅去除停用词是不够的，我认为您应该考虑以下因素：
看看文本预处理方法。