《基于随机森林和决策树的亚马逊用户评论情感分析研究》深入探讨了利用机器学习技术对亚马逊用户评论数据进行情感分析的方法，旨在为电商企业提供更精准的用户反馈处理工具，以辅助产品优化和服务改进

通过采用决策树模型和随机森林模型这两种不同的机器学习算法，我们对用户评论的情感倾向进行了分类建模，并通过多种评估指标对比两种模型的表现

实验结果显示，所建立的模型能够有效地识别出评论中的积极与消极情感，并实现了较高的分类准确性，其中随机森林模型在测试集上的准确率达到了0.97以上

报告采用Python代码，字数共6000字左右，资料压缩包具体包括数据，代码，完整报告

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