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南华大学-机器学习课程设计-O2O商铺食品安全评论分析

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简介：
本项目为南华大学机器学习课程设计的一部分，旨在通过O2O平台上的商铺食品安全评论数据进行深度分析，运用机器学习技术识别和评估影响食品卫生安全的关键因素。 训练集包含10000个样本，测试集包含2000个样本。评论数据为字符串格式。去除训练集中标签列以及测试集中ID列后，对所有评论文本进行预处理：移除非中文字符，并使用TF-IDF方法向量化。接着利用train_test_split()函数将训练集划分为70%（即7000份）用于新训练，剩余30%（即3000份）作为验证集。在sklearn框架下采用高斯核支持向量机(SVM)进行二元分类任务。

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    本项目为南华大学机器学习课程设计的一部分，旨在通过O2O平台上的商铺食品安全评论数据进行深度分析，运用机器学习技术识别和评估影响食品卫生安全的关键因素。 训练集包含10000个样本，测试集包含2000个样本。评论数据为字符串格式。去除训练集中标签列以及测试集中ID列后，对所有评论文本进行预处理：移除非中文字符，并使用TF-IDF方法向量化。接着利用train_test_split()函数将训练集划分为70%（即7000份）用于新训练，剩余30%（即3000份）作为验证集。在sklearn框架下采用高斯核支持向量机(SVM)进行二元分类任务。
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