Ci-dessous se trouve une instruction qui décrit une tâche, associée à une entrée qui fournit un contexte supplémentaire. Écrivez une réponse qui complète de manière appropriée la demande.

### Instruction :
 Créez un classificateur de forêt aléatoire pour prédire le sentiment d'une phrase donnée.

### Entrée :
 La nourriture ici est vraiment incroyable.

### Réponse :

"""\nCréez un classificateur de forêt aléatoire pour prédire le sentiment d'une phrase donnée\n"""\n\nà partir de sklearn.ensemble importez RandomForestClassifier\nimportez numpy en tant que np \n\n# créez l'entrée pour le classificateur : \nsentence = np.array([[1,0,0,0,1]]) # représente la phrase comme un vecteur de uns et de zéros, 1 étant positif et 0 étant négatif \n\n# définit le label \nlabel = np .array([1]) # 1 étant positif et 0 étant négatif \n\n# créer et entraîner le classificateur Random Forest \nclf = RandomForestClassifier() \nclf.fit(sentence, label) \n\n#tester le classificateur \ ntest_sentence = 'La nourriture ici est vraiment incroyable.'\ntest_sentence_vector = np.array([[1,0,0,0,1]]) \nprediction = clf.predict(test_sentence_vector) \n\n# génère la prédiction de sentiment \nprint(prédiction) # sortie : 1 (sentiment positif)<|endoftext|>