No exercício anterior, você gerou as representações bag-of-words para os dados de treino e teste das resenhas de filmes. Neste exercício, vamos usar esse modelo para treinar um classificador Naive Bayes capaz de detectar o sentimento de uma resenha e calcular sua acurácia. Observe que, como este é um problema de classificação binária, o modelo só consegue classificar uma resenha como positiva (1) ou negativa (0). Ele não é capaz de detectar resenhas neutras.

Caso não se lembre, os vetores BoW de treino e teste estão disponíveis como X_train_bow e X_test_bow, respectivamente. Os rótulos correspondentes estão disponíveis como y_train e y_test, respectivamente. Além disso, para sua referência, o conjunto de dados original de resenhas de filmes está disponível como df.

Construindo um classificador Naive Bayes com BoW

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