分类电影评论为正面或负面评价，并计算比例
这是一个有1200条电影评论的数据集，请将其中正面评价与负面评价进行分类，并输出它们的比例。
完成这个任务，你需要一个二元分类器，可以预测输入文本是正面评论还是负面评论。

可以使用机器学习模型（例如逻辑回归，支持向量机，朴素贝叶斯等）训练一个二元分类器。对于数据集中的每个电影评论，你需要将其标记为“正面”或“负面”评论。

最后，计算正面评论与负面评论的数量，并计算它们分别占所有评论的比例来输出比例。

代码示例:

```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 用于将文本转换为向量
from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 二元分类器

# 加载数据集
data = pd.read_csv('movie_reviews.csv')
reviews = data['review']
labels = data['label']

# 将文本转换为向量
vectorizer = CountVectorizer()
vectors = vectorizer.fit_transform(reviews)

# 训练二元分类器
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(vectors, labels)

# 使用模型对一段文本进行分类
def predict_sentiment(text):
    vector = vectorizer.transform([text])
    prediction = classifier.predict(vector)
    return prediction[0]

# 对1200个电影评论分类并计算比例
positive_reviews = 0
total_reviews = 0

for review in reviews:
    if predict_sentiment(review) == 'positive':
        positive_reviews += 1
    total_reviews += 1

positive_ratio = positive_reviews / total_reviews
negative_ratio = 1 - positive_ratio

print(f"比例 -> 正面评论: {positive_ratio}, 负面评论: {negative_ratio}")
```

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你的数据和选择的模型进行适当的更改。