정규화를 적용한 상품 리뷰

이 연습 문제에서는 Amazon 상품 리뷰의 reviews 데이터셋을 다시 사용해 보겠습니다. 레이블 벡터 y 는 감성을 담고 있으며, 긍정이면 1, 그렇지 않으면 0 입니다. 행렬 X 에는 BOW 방식으로 만든 모든 수치 특성이 들어 있어요.

정규화 수준이 다른 로지스틱 회귀 두 개를 학습하고, 테스트 데이터에서의 성능을 비교해 보세요. 정규화는 모델의 복잡도를 제어하는 방법이라는 점을 기억하세요. 정규화가 강할수록 모델의 유연성은 낮아지지만 일반화 성능은 좋아질 수 있어요. 일반적으로 정규화 수준이 높은 모델은 정규화를 하지 않은 모델보다 정확도가 낮을 때가 많습니다.