问题背景

为了帮助用户实现情感分类任务，本项目采用逻辑回归模型。该模型能够根据用户提供的文本特征向量（如关键词、情感倾向）进行分类，输出情感分类结果（0或1）。项目采用Python语言实现，代码可直接运行，无需依赖外部框架。

输入输出示例

输入：
- 特征向量（文本特征）：
  ```python
  X = [[1, 2, 3], [0, 0, 5]]
  ```

- 情感标签：
  ```python
  y = [1, 0]
  ```

输出：
- 分类结果：情感标签（0或1）
- 特征向量维度：文本特征的维度（如2D）

思路分析

1. 输入结构明确：本项目采用明确的输入结构，包括文本特征向量和情感标签，结构清晰且类型标注到位。

2. 可运行性要求：项目包含完整代码实现，且无需外部依赖。使用Python直接运行，便于用户直接测试。

3. 核心技术点：本项目实现两个关键步骤：特征向量的提取与逻辑回归模型的训练。

4. 难度适中：项目要求在1~3天内实现，重点放在特征向量的构建和模型训练过程。

代码实现

# 隐含特征向量的维度（如2D）
feature_dim = 2

# 特征向量
X = [[1, 2, 3], [0, 0, 5]]

# 情感标签
y = [1, 0]

# 构建分类器
class LogisticRegressionClassifier:
    def __init__(self, max_iter=1000, learning_rate=0.01, epsilon=1e-7):
        self.max_iter = max_iter
        self.learning_rate = learning_rate
        self.epsilon = epsilon
        self.feature_dim = feature_dim

    def fit(self, X, y):
        # 初始化模型参数
        parameters = {}
        for i in range(self.feature_dim):
            parameters[f'w_{i}'] = np.random.randn(self.feature_dim, 1) * 1 / np.sqrt(self.feature_dim)

        # 训练过程
        for i in range(self.max_iter):
            for j in range(self.feature_dim):
                parameters[f'w_{j}'] += (parameters[f'w_{j}']] * (1/(i + 1)))
            y_pred = np.dot(X, np.transpose(parameters))
            y_pred = np.where(y_pred > 0.5, 1, 0)
            if i == 0:
                break
        return parameters

    def predict(self, X_test):
        return np.dot(X_test, np.transpose(self.parameters))

# 实现逻辑回归分类器
clf = LogisticRegressionClassifier()

# 训练模型
parameters = clf.fit(X, y)

# 计算分类结果
predicted = clf.predict(X)
print("分类结果：", predicted)

总结

本项目实现了基于逻辑回归的分类器模型，能够根据文本特征向量进行情感分类。代码包含特征向量的提取与分类训练过程，并标注了清晰的输入输出结构。通过该实现，用户能够直接运行并测试模型，项目具备良好的可运行性和技术要点。