场景
给出一段电影评价的文字，判断其对电影的评价是积极的还是消极的
虽然业务场景和之前的博客不同，但是实际上和ML .NET 预测订单是否被退货的内核是一样的，都是文本数据分类
输入一些特征和结果，进行训练，之后使用模型，通过特征，推断结果
训练数据
数据来自IMDB Dataset of 50K Movie Reviews，包含两列评论review和情绪sentiment
训练数据不需要额外处理
实际上也可以使用中文的训练数据，在豆瓣等电影评论网站爬取即可
训练模型
训练方案选择数据分类
训练环境选择本地CPU
数据
选择数据文件，加载数据
设置要预测的列为sentiment
设置特征字段的属性
开始训练
之后有一个简单的评估功能，可以迅速看一下这个模型的效果如何
最后ML .NET贴心的为我们准备了调用模型获得结果的示例代码，让我们可以快速开发
调用模型完成功能
写一个UI，输入数据，并推荐评论的情绪是否积极
