 Créez un classificateur de forêt aléatoire pour prédire le sentiment d'une phrase donnée.
 La nourriture ici est vraiment incroyable.
"""\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)