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Exercise

モデルを構築して評価する：映画レビュー

この問題では、movies データセットを使ってロジスティック回帰モデルを構築します。スコアは label 列に格納されており、レビューがポジティブなら 1、ネガティブなら 0 です。テキストレビューは BOW を用いて数値列に変換済みです。

これまでに分類器を作成しましたが、学習に使ったのと同じデータで評価していました。今回は、未見のテストデータセットでモデルを評価するようにしてください。テストセットで評価すると、モデルのパフォーマンスはどのように変化しますか？

Instrukcje

100 XP
  • 訓練/テスト分割に必要な関数をインポートします。
  • データの 20% をテストセットとして使うように指定して、訓練/テスト分割を行います。
  • ロジスティック回帰モデルを学習させます。
  • 訓練データとテストデータそれぞれに対するモデルの正解率を出力します。