Emotion-analysis是一种基于文本的无指引情感分析方法，它利用随机森林和卡方统计等机器学习算法对文本进行情感分类。这种方法首先将文本数据分为训练集和测试集，然后使用随机森林模型对训练集进行特征提取和分类，最后通过卡方统计方法对测试集进行情感分类。

在训练阶段，随机森林模型会将文本数据划分为多个子集，每个子集包含一定数量的文本样本。模型会根据这些子集的特征和标签，学习出一个最优的分类器。这个分类器可以用于对新的文本样本进行分类。

在测试阶段，模型会将新的文本样本输入到随机森林模型中，得到一个分类结果。然后，模型会计算这个结果与实际情感标签之间的差异，即卡方统计值。如果卡方统计值较小，说明分类结果与实际情感标签较为一致；如果卡方统计值较大，说明分类结果与实际情感标签存在较大差异。

通过多次迭代训练和测试，随机森林模型可以不断优化自己的分类性能，最终达到较高的准确率。同时，由于随机森林模型具有较强的鲁棒性，它可以较好地处理文本数据的噪声和异常值，提高情感分类的准确性。基于无指引的情感分析 利用随机森林 卡方统计