为给定的数据集构建一个分类模型。


包含10000个电影评论的数据集，每个评论都被标记为正面或负面。
可以使用监督学习算法(如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等)来构建一个分类模型，将电影评论分类为正面或负面。首先需要将数据集分成训练集和测试集，使用训练集来训练模型，然后使用测试集来评估模型的性能。可以使用一些技术来优化模型的性能，例如数据清洗、特征选择和参数调整。最终选择最优的模型来预测新的电影评论的情感类别。