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연습 문제

영화 리뷰의 로지스틱 회귀

영상에서 로지스틱 회귀가 긍정/부정처럼 범주를 분류하는 작업을 모델링하는 일반적인 방법이라고 배웠어요.

이 연습에서는 movies 리뷰 데이터셋을 사용합니다. label 열에는 감성이 저장되어 있으며, 리뷰가 긍정이면 1, 부정이면 0이에요. 텍스트 리뷰는 BOW를 사용해 숫자 특성 열로 변환되어 있습니다.

여러분의 과제는 movies 데이터셋으로 로지스틱 회귀 모델을 만들고, 그 정확도를 계산하는 것입니다.

지침

100 XP
  • 로지스틱 회귀 함수를 임포트하세요.
  • 레이블 y와 특성 X에 대해 로지스틱 회귀 모델을 생성하고 학습시키세요.
  • 기본 .score() 메서드를 사용해 로지스틱 회귀 모델의 정확도를 계산하세요.