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1、项目介绍

技术栈：

Flask框架、requests爬虫、线性回归预测算法、Echarts可视化、情感分析、朴素贝叶斯分类器

2、项目界面

（1）销量统计分析可视化

（2）行驶里程与价格的关系

（3）汽车销售数据

（4）收入预测—机器学习线性回归预测算法

（5）汽车评论数据

（6）后台数据管理

（7）注册登录界面

（8）数据采集

3、项目说明

对于"Flask汽车销量分析预测+评论情感系统"，您可以使用以下技术栈来实现：

Flask框架：作为后端框架，用于搭建Web应用程序的后端服务，处理前端请求并与数据库进行交互。

requests爬虫：用于从汽车之家网等网站上爬取汽车相关数据，包括销量数据和用户评论数据。

线性回归预测算法：通过对历史汽车销量数据进行线性回归分析，可以建立销量预测模型，基于现有的特征（如时间、价格、促销活动等）来预测未来的销量趋势。

Echarts可视化：使用Echarts库来创建可视化图表，将预测的销量数据以折线图或柱状图的形式展示在前端页面上，帮助用户直观地理解销量趋势。

情感分析：使用情感分析算法（如基于机器学习的朴素贝叶斯分类器）对用户评论进行情感分类，判断评论是积极的、消极的还是中性的。这可以帮助企业了解消费者对汽车的态度和情感倾向。

通过以上技术栈的组合，您可以搭建一个综合的汽车销量分析预测和评论情感分析系统。用户可以通过系统获取汽车销量预测结果，并查看对应的评论情感分析，以便更好地了解市场需求和产品口碑。

4、核心代码

# coding:utf-8
import nltk
# nltk.download()
import nltk.classify.util
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier
from nltk.corpus import movie_reviews
import jieba
import models


# 分析句子的情感：情感分析是NLP最受欢迎的应用之一。情感分析是指确定一段给定的文本是积极还是消极的过程。
# 有一些场景中，我们还会将“中性“作为第三个选项。情感分析常用于发现人们对于一个特定主题的看法。


# 定义一个用于提取特征的函数
# 输入一段文本返回形如：{'It': True, 'movie': True, 'amazing': True, 'is': True, 'an': True}
# 返回类型是一个dict
def extract_features(word_list):
    return dict([(word, True) for word in word_list])


def stopwordslist():
    stopwords = [line.strip() for line in open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines()]
    return stopwords


# 我们需要训练数据，这里将用NLTK提供的评论数据
if __name__ == '__main__':
    # 加载积极与消极评论
    # positive_fileids = movie_reviews.fileids('pos')  # list类型 1000条数据 每一条是一个txt文件
    # negative_fileids = movie_reviews.fileids('neg')
    # print(type(positive_fileids), len(negative_fileids))

    # 将这些评论数据分成积极评论和消极评论
    # movie_reviews.words(fileids=[f])表示每一个txt文本里面的内容，结果是单词的列表：['films', 'adapted', 'from', 'comic', 'books', 'have', ...]
    # features_positive 结果为一个list
    # 结果形如：[({'shakesp: True, 'limit': True, 'mouth': True, ..., 'such': True, 'prophetic': True}, 'Positive'), ..., ({...}, 'Positive'), ...]
    features_positive = []
    with open('positive.txt', 'r', encoding='utf-8')as f:
        results = f.readlines()
    for f in results:
        # print(({f.strip():True}, 'Positive'))
        features_positive.append(({f.strip(): True}, 'Positive'))
    features_negative = []
    with open('negative.txt', 'r', encoding='utf-8')as f:
        results = f.readlines()
    for f in results:
        # print(({f.strip():True}, 'Positive'))
        features_negative.append(({f.strip(): True}, 'Negative'))

    # 分成训练数据集（80%）和测试数据集（20%）
    threshold_factor = 0.8
    threshold_positive = int(threshold_factor * len(features_positive))  # 800
    threshold_negative = int(threshold_factor * len(features_negative))  # 800
    # 提取特征 800个积极文本800个消极文本构成训练集  200+200构成测试文本
    features_train = features_positive[:threshold_positive] + features_negative[:threshold_negative]
    features_test = features_positive[threshold_positive:] + features_negative[threshold_negative:]
    print("\n训练数据点的数量:", len(features_train))
    print("测试数据点的数量:", len(features_test))

    # 训练朴素贝叶斯分类器
    classifier = NaiveBayesClassifier.train(features_train)
    print("\n分类器的准确性:", nltk.classify.util.accuracy(classifier, features_test))

    print("\n十大信息最丰富的单词:")
    for item in classifier.most_informative_features()[:10]:
        print(item[0])

    # 输入一些简单的评论
    input_reviews = [
        "XXXXX",
    ]

    datas = models.PingLun.query.all()

    # 运行分类器，获得预测结果
    print("\n预测:")
    stopwords = stopwordslist()  # 这里加载停用词的路径
    for review1 in datas:
        review = review1.content
        segtmp = jieba.lcut(review, cut_all=False)  # 把句子进行分词，以列表的形式返回
        outstr = []
        for word in segtmp:
            if word not in stopwords:
                if word != '\t':
                    if word != ' ' and word != '\n':
                        outstr.append(word.strip())
        print("\n评论:", review)
        probdist = classifier.prob_classify(extract_features(outstr))
        pred_sentiment = probdist.max()
        # 打印输出
        print("预测情绪:", pred_sentiment)
        print("可能性:", round(probdist.prob(pred_sentiment), 2))
        review1.status = pred_sentiment
        models.db.session.commit()

5、源码获取方式

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