编写一个情感分析模型，用于判断评论是否为积极或消极。
- 训练数据集中包含1000条标注的评论和它们的情感分数。
- 测试数据集中包含200条未标注的评论。
可以采用传统机器学习方法或深度学习方法，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）或循环神经网络（RNN）等。

对于传统机器学习方法，可以先对评论进行预处理（如分词、去停用词、词形还原等），然后提取文本特征，如词袋模型或tf-idf。接着，可以使用分类算法（如朴素贝叶斯或SVM）进行训练和预测。

对于深度学习方法，可以使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。可以使用已经预训练好的嵌入层（如word2vec或GloVe）来表示单词，从而生成更好的特征表示。接着，可以使用softmax分类器进行训练和预测。

在训练过程中，建议使用交叉验证技术来评估模型性能，并调整超参数（如正则化参数或学习速率）来提高模型精度。

最后，可以将测试集的评论输入到训练好的模型中进行预测，并对预测结果进行评估。