Powrót do recenzji aplikacji Google

Czas wykorzystać gradient boosting do analizy sentymentu!

Pamiętasz zbiór danych z ocenami aplikacji z pierwszego rozdziału? Teraz pracujemy z powiązanym zbiorem danych zawierającym recenzje użytkowników. Zbiór ten zawiera 100 najbardziej trafnych recenzji dla każdej aplikacji. Celem jest zbudowanie modelu opartego na tych recenzjach, który przewiduje sentyment jako 'Positive', 'Neutral' lub 'Negative'.

Zbiór danych jest dostępny jako reviews, a kolumna docelowa to 'Sentiment'. Przejrzyj dane w powłoce IPython, a następnie wybierz poprawne stwierdzenie spośród podanych opcji.

Możliwe odpowiedzi

Większość recenzji ma sentyment 'Negative'.

Niektóre recenzje zawierają wartości NaN.

Zmienna docelowa jest zbalansowana.

ćwiczenie

Powrót do recenzji aplikacji Google

Instrukcje

Możliwe odpowiedzi

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}ćwiczenie

Instrukcje

Możliwe odpowiedzi

ćwiczenie