给我一份搭建分类模型实现情感分析的代码

这里提供一个基于Python的分类模型，用于实现情感分析。具体实现方法是使用朴素贝叶斯算法，使用sklearn库进行模型训练和预测。以下是完整的代码：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据分为训练集和测试集
train_data = data[:8000]
test_data = data[8000:]

# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
train_features = vectorizer.fit_transform(train_data['text'])
test_features = vectorizer.transform(test_data['text'])

# 构建模型
clf = MultinomialNB(alpha=1.0)
clf.fit(train_features, train_data['label'])

# 预测
predicted = clf.predict(test_features)

# 计算准确率
accuracy = clf.score(test_features, test_data['label'])
print('Accuracy:', accuracy)

需要注意的是，以上代码中的data.csv文件应该是一个包含text和label两列数据的CSV文件，其中text列为文本内容，label列为情感标签（可以是0或1，表示负面情感和正面情感）。在实际使用时，应该替换成自己的数据文件。

另外，为了提高模型的准确率，可以结合其他特征提取方法（如TF-IDF、词袋模型、词嵌入等）和模型（如SVM、神经网络等）进行实验和比较