Esta é a última etapa da previsão de sentimento. Nós exploramos e enriquecemos nosso conjunto de dados com atributos relacionados ao sentimento e criamos vetores numéricos a partir dele.

Você vai usar o conjunto de dados que construiu nas etapas anteriores. Especificamente, ele contém um atributo com o comprimento das avaliações e 200 atributos criados com o vetorizador Tfidf.

Sua tarefa é treinar uma regressão logística para prever o sentimento. Os dados já foram importados para você e se chamam reviews_transformed. O alvo se chama score e é binário: 1 quando a avaliação do produto é positiva e 0 caso contrário.

Treine um modelo de regressão logística e avalie seu desempenho nos dados de teste. Quão bem o modelo se sai?

Todos os pacotes necessários já foram importados para você.

Será que previmos bem o sentimento?

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