"Crea un classificatore Random Forest per prevedere il sentimento di una data frase."
"Il cibo qui è davvero incredibile."
"""
Creare un classificatore Random Forest per prevedere il sentimento di una data frase

dall'importazione sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy come np

# creare l'input per il classificatore:
frase = np.array([[1,0,0,0,1]]) # rappresenta la frase come un vettore di uno e zero, 1 è positivo e 0 è negativo

# definire l'etichetta
etichetta = np.array([1]) # 1 è positivo e 0 è negativo

# creare e addestrare il classificatore Random Forest
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(frase, etichetta)

# testare il classificatore
frase_di_test = 'Il cibo qui è davvero incredibile.'
vettore_frase_di_test = np.array([[1,0,0,0,1]])
previsione = clf.predict(vettore_frase_di_test)

# output della previsione del sentimento
print(previsione) # output: 1 (sentimento positivo)
"""