Trénování a testování modelu pro detekci fake news pomocí CountVectorizeru

Teď přichází tvoje chvíle — natrénuj model pro detekci fake news na základě příznaků, které jsi identifikoval/a a extrahoval/a. V tomto prvním cvičení natrénuješ a otestuješ model Naivního Bayese s využitím dat z CountVectorizeru.

Trénovací a testovací sady jsou připravené a proměnné count_vectorizer, count_train a count_test jsou již vypočítané.

Importuj modul metrics z sklearn a MultinomialNB z sklearn.naive_bayes.
Vytvoř instanci klasifikátoru MultinomialNB s názvem nb_classifier.
Natrénuj klasifikátor na trénovacích datech.
Vypočítej předpovězené štítky pro testovací data.
Vypočítej a vypiš skóre přesnosti klasifikátoru.
Vypočítej matici záměn. Pro lepší čitelnost zadej pojmenovaný argument labels=['FAKE', 'REAL'].

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}cvičení

Pokyny

cvičení