In der vorherigen Übung hast du die Bag-of-Words-Darstellungen für die Trainings- und Testdaten der Filmkritiken erzeugt. In dieser Übung verwenden wir dieses Modell, um einen Naive-Bayes-Klassifikator zu trainieren, der die Stimmung einer Filmkritik erkennen kann, und berechnen seine Genauigkeit. Beachte: Da es sich um ein binäres Klassifizierungsproblem handelt, kann das Modell eine Kritik nur als positiv (1) oder negativ (0) klassifizieren. Neutrale Kritiken kann es nicht erkennen.

Falls du es nicht mehr parat hast: Die BoW-Vektoren für Training und Test sind als X_train_bow bzw. X_test_bow verfügbar. Die entsprechenden Labels findest du als y_train bzw. y_test. Außerdem steht dir zur Orientierung der ursprüngliche Datensatz der Filmkritiken als df zur Verfügung.

Einen BoW-Naive-Bayes-Klassifikator erstellen

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