最もポジティブな単語とネガティブな単語の特定

この演習では、映画レビューの感情データセットに対して学習したロジスティック回帰の係数を解釈してみます。モデルオブジェクトはすでに lr という変数にインスタンス化・学習済みです。

さらに、各特徴量に対応する単語は vocab という変数に読み込まれています。たとえば、vocab[100] が "think" であれば、特徴量 100 はその映画レビュー内で単語 "think" が出現した回数に対応します。