---
language:
- pl
library_name: sklearn
tags:
- text-classification
- sentiment-analysis
---

# Mój Pierwszy Model Testowy (Sentiment Analysis PL)

To jest prosty model klasyfikacji tekstu (pozytywny/negatywny) stworzony przy użyciu biblioteki Scikit-Learn.
Projekt służy jako test workflow dodawania modeli na platformę Hugging Face.

## Opis
Model wykorzystuje algorytm **Naive Bayes** oraz **CountVectorizer** do analizy prostych zdań w języku polskim.

## Jak używać (Python)

Możesz pobrać model i użyć go w swoim kodzie:

```python
import joblib
from huggingface_hub import hf_hub_download

# Pobranie modelu z repozytorium
model_path = hf_hub_download(repo_id="TWÓJ_NICK/NAZWA_REPO", filename="model.joblib")

# Ładowanie modelu
model = joblib.load(model_path)

# Predykcja
print(model.predict(["To jest całkiem niezłe"]))

*Pamiętaj, żeby w kodzie powyżej zamienić `TWÓJ_NICK/NAZWA_REPO` na prawdziwe dane po utworzeniu repozytorium.*

---