Twitter 데이터로 모델 정규화하기
항공사에 대한 고객의 감정을 담은 Twitter 데이터를 사용하겠습니다. 특성 행렬 X와 레이블 벡터 y는 이미 준비되어 있어요. 또한 학습/테스트 분할도 완료되어 있으니 X_train, X_test, y_train, y_test 배열을 바로 사용하시면 됩니다.
정규화된 모델과 더 유연한 모델을 학습하고, 다양한 모델 성능 지표로 평가해 보세요.
필요한 모든 패키지는 이미 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Sentiment Analysis
연습 안내
- 로지스틱 회귀 모델을 두 개 학습하세요: 하나는 정규화 매개변수 100, 다른 하나는 0.1로 설정합니다.
- 두 모델의 정확도 점수를 출력하세요.
- 각 모델의 혼동 행렬을 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Build a logistic regression with regularizarion parameter of 100
log_reg1 = ____.____
# Build a logistic regression with regularizarion parameter of 0.1
log_reg2 = ____.____
# Predict the labels for each model
y_predict1 = log_reg1.predict(X_test)
y_predict2 = log_reg2.predict(X_test)
# Print performance metrics for each model
print('Accuracy of model 1: ', ____(____, ____))
print('Accuracy of model 2: ', ____(___, ____))
print('Confusion matrix of model 1: \n' , ____(____, ____)/len(y_test))
print('Confusion matrix of model 2: \n', ____(____, ____)/len(y_test))