给定一组电影评论和与之相关的电影评分，在训练一个分类器后，使用它来预测新的电影评论的评分。
以下是10条电影评论（每行一个）以及它们的评分（1-5）：

电影评论：太棒了！我爱这部电影，一定会推荐给我的朋友。（评分：5） 
电影评论：故事情节很巧妙，演员演的也非常好。（评分：4） 
电影评论：这部电影感觉非常平淡，没有太多的新意。（评分：2） 
电影评论：情节紧凑，惊险刺激，非常棒！（评分：4） 
电影评论：我觉得主角的表演非常卓越，这是一部很好的电影。（评分：4） 
电影评论：故事情节紧凑有趣，我很享受观影的体验。（评分：5） 
电影评论：制作很棒，演员也都演得非常好。（评分：3） 
电影评论：这是我最喜欢的电影之一，它有好看的画面、好听的音乐和一流的演员。（评分：5） 
电影评论：我认为这部电影比大多数电影都更出色，它具有深度和情感。（评分：4） 
电影评论：电影很一般，没有太多的看头，我不推荐它。（评分：2）
这是一个典型的情感分析问题，可以使用机器学习算法来训练一个分类器对新的电影评论进行预测评分。常见的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习模型。在进行训练前，需要对文本数据进行预处理，如分词、去除停用词、词干提取等。