मूवी रिव्यू की संभावनाएँ प्रेडिक्ट करें
इस समस्या में, आप movies डेटासेट पर एक logistic regression बनाएँगे. लेबल्स ऐरे y में हैं और फीचर्स X में.
मॉडल को training डेटा पर ट्रेन करें. क्लास प्रेडिक्ट करने के बजाय, टेस्ट सेट की हर instance के लिए यह प्रेडिक्ट करें कि वह दो में से किस क्लास में आने की कितनी संभावना है.
आपके लिए logistic regression और train/test splitting फंक्शन्स पहले से इम्पोर्ट किए गए हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Sentiment Analysis
अभ्यास निर्देश
- डेटा को training और testing सेट में स्प्लिट करें.
- एक logistic regression मॉडल ट्रेन करें.
- testing डेटा के लिए class 0 और class 1 की probabilities प्रेडिक्ट करें. प्रेडिक्ट की गई probabilities में class 0 पहली कॉलम में होती है, और class 1 दूसरी कॉलम में.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Split into training and testing
X_train, X_test, y_train, y_test = ____(___, ___, test_size=0.2, random_state=321)
# Train a logistic regression
log_reg = ____.____
# Predict the probability of the 0 class
prob_0 = log_reg.____[:, ____]
# Predict the probability of the 1 class
prob_1 = log_reg.____[:, ____]
print("First 10 predicted probabilities of class 0: ", prob_0[:10])
print("First 10 predicted probabilities of class 1: ", prob_1[:10])