环境配置需要安装的包
pip install pandas
pip install jieba
pip install sklearn
一、数据获取
利用python抓取美团的数据集，获取非空的数据，抓取的字段包括店名、评论、评论的打分
二、数据预处理
导入sklearn的包
系统默认的包
1.数据洗涤
将爬取的数据进行数据洗涤，去除符号以及标点等，将结果按id和对应的评论重新组合在一起
形成一条数据一个评分
2.读取数据并做好标签
3.读取内容建立训练的字段
apply中的是分词函数，将每个句子化成词向量进行训练
tts分词的模型，test_size是测试集的大小
4.构建模型
其中stop_words是停用词
三、模型建立
1.初始化使用的分类模型
初始化贝叶斯模型
2.训练模型建立管道保存
四、预测
1.模型预测
算出准确率
五、注意
在3.0.x的python版本中sklearn的导入模型有变化，参考我给出的模型包。参考链接很详细，但是导入模型有点旧，有些不能使用训练集的准确率那个包就是如此
六、参考
参考blog：http://blog.sciencenet.cn/blog-377709-1103593.html
最后根据店铺的评论数和评论关键字生成词云
词云：https://www.cnblogs.com/future-dream/p/11624463.html
github：https://github.com/pzq7025/emotion
原文：https://www.cnblogs.com/future-dream/p/11626274.html