<s>Human: 根据给定的数据集，使用逻辑回归模型进行分类并创建一个预测器。
数据集: 一个包含已标记为“Positive”或“Negative”的评论的数据集，用于情感分析。
</s><s>Assistant: 由于没有提供数据集，以下为逻辑回归模型的代码示例：

```
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 读取数据集，X为特征矩阵，y为标签
X = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3]])
y = np.array(["Negative", "Negative", "Positive", "Positive"])

# 创建逻辑回归模型并进行拟合
lr_model = LogisticRegression()
lr_model.fit(X, y)

# 预测新样本的标签
new_sample = np.array([[1, 2]])
predicted_label = lr_model.predict(new_sample)

print(predicted_label)   # 输出结果为 ["Positive"]
```

需要根据实际数据集进行适当修改，并进行训练和评估来优化模型性能。
</s>