给定一个电影评论数据集，使用情感分析预测给定评论的情感（正面或负面）。您应该训练一个机器学习模型并输出测试集的准确率。

- 电影评论数据集（可以使用IMDb或其他公开数据集）
- 分为训练集和测试集，具体分割比例自行决定
- 示例输入评论文本： "This movie is an emotional rollercoaster with a great cast and amazing storytelling."
我可以为您提供以下信息：

- 为实现情感分析预测，可以使用机器学习中的分类算法，如朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等。
- 关于数据集的分割比例，可以尝试使用70％的数据作为训练集，30％的数据作为测试集。
- 对于输入的示例评论文本，可以使用预处理技术，如分词、停用词去除、词干提取等，将其转化成数值特征，用于训练和测试模型。
- 输出测试集的准确率是评估模型效果的重要指标，可以使用混淆矩阵、准确率、召回率、F1得分等进行评估。