要利用机器学习提高情感分析效果，可以考虑以下几个方面
情感分析需要大量的标注数据，因此在使用机器学习模型之前，需要对数据进行预处理，例如去除噪声、识别情感词汇、进行词形还原和词干提取等。
情感分析的特征通常包括词袋模型、TF-IDF、词嵌入等。其中，词嵌入可以将词语转换为低维度向量表示，提高了特征的表示能力。
情感分析可以使用许多算法，例如朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。在选择算法时，需要根据数据集的大小和性质以及应用场景的特点进行选择。
在使用机器学习算法时，需要根据实际情况进行参数调优，以提高模型的性能。
在情感分析中，数据增强可以通过增加数据量、增加噪声、进行数据扩增等方式来提高模型的性能。
可以将多个模型进行集成，例如投票、加权平均、堆叠等方式来提高模型的性能。
可以通过解释模型的预测结果，提高模型的可解释性和可信度，例如使用局部可解释性模型（LIME）等方法。
总之，提高情感分析效果需要不断地调整和优化，同时结合具体的应用场景进行实践和改进。