我不确定这里是否合适，但我的测试准确率一直大约是0.40，而我的训练集准确率可以达到1.0。我正在尝试对特朗普的推文进行情感分析，我为每条推文标注了正面、负面或中性的极性。我希望能够基于我的模型预测新数据的极性。我尝试了不同的模型，但SVM似乎能给我带来最高的测试准确率。我不确定为什么我的数据模型准确率这么低，但会非常感激任何帮助或指导。

trump = pd.read_csv("trump_data.csv", delimiter = ";")#drop all nan valuestrump = trump.dropna()trump = trump.rename(columns = {"polarity,,,":"polarity"})#print(trump.columns)def tokenize(text):   ps = PorterStemmer()   return [ps.stem(w.lower()) for w in word_tokenize(text)    X = trump.texty = trump.polarityX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size = .2, random_state = 42)svm = Pipeline([('vectorizer', TfidfVectorizer(stop_words=stopwords.words('english'), tokenizer=tokenize)), ('svm', SGDClassifier(loss='hinge', penalty='l2',alpha=1e-3, random_state=42,max_iter=5, tol=None))])svm.fit(X_train, y_train)model = svm.score(X_test, y_test)print("The svm Test Classification Accuracy is:", model )print("The svm training set accuracy is : {}".format(naive.score(X_train,y_train)))y_pred = svm.predict(X)

这是数据集中文本列的一个字符串示例

“.@*** congress must step up and overturn president trump’s discriminatory #eo banning #immigrants & #refugees #oxfam4refugees”

数据集

回答：

你为什么使用naive.score？我认为这是一个复制粘贴错误。以下是你可以遵循的几个步骤。

1. 确保你有足够的数据点并清理数据。在数据科学中，清理数据集是一个不可避免的过程。
2. 在使用TfidfVectorizer或CountVectorizer对文本进行特征提取时，利用ngram_range, max_df, min_df, max_features等参数。你也可以尝试使用Word2Vec进行嵌入。
3. 对alpha, penalty和其他变量进行超参数调整，使用GridSearch或RandomizedSearchCV。确保你目前在进行CV。请参考文档获取更多信息
4. 如果数据集是不平衡的，那么尝试使用其他矩阵，如对数损失、精确度、召回率、F1分数等。参考这里获取更多信息。
5. 通过检查训练误差和测试误差，确保你的模型既不过拟合也不欠拟合。

除了SVM，还可以尝试传统模型如逻辑回归、NV、RF等。如果你有大量数据点，你可以尝试深度学习模型。