基于Bagging集成学习方法的情绪分类预测模型研究（数据集+代码）.rar

本数据集来源于Kaggle，原始数据集共有5937条，2个特征变量，一个是评论内容，一个是情绪标签。 本研究旨在探讨基于Bagging集成学习方法的情感分类预测模型。通过结合多个基分类器的输出，我们可以期望获得更为鲁棒和泛化能力强的情感分类模型，从而更好地适应不同领域和文本类型的情感分析任务。此外，通过采用Bootstrap采样技术，Bagging还能够有效减少过拟合的风险，提高模型的稳定性。 在实验中，我们将选择合适的基分类器，并通过Bagging方法进行组合，比较其性能与单一分类器的差异。通过深入研究基于Bagging的情感分类模型，我们旨在为情感分析领域的研究和应用提供新的思路和方法，从而更好地应对大规模文本数据的情感分类问题。