Prevedi le probabilità delle recensioni dei film
In questo esercizio costruirai una regressione logistica usando l'insieme di dati movies. Le etichette sono memorizzate nell'array y e le feature in X.
Allena il modello sui dati di training. Invece di prevedere le classi, predi le probabilità che ciascuna istanza nel test set appartenga a ognuna delle due classi.
Le funzioni per la regressione logistica e per lo split train/test sono già state importate per te.
Questo esercizio fa parte del corso
Sentiment Analysis con Python
Istruzioni dell'esercizio
- Suddividi i dati in training set e test set.
- Allena un modello di regressione logistica.
- Prevedi le probabilità per la classe 0 e per la classe 1 sui dati di test. La classe 0 si trova nella prima colonna delle probabilità previste e la classe 1 nella seconda.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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])