Analiza sentimentelor pentru recenzii de filme
În acest exercițiu vei explora probabilitățile generate de regresia logistică pe un subset din Large Movie Review Dataset.
Variabilele X și y sunt deja încărcate în mediu. X conține caracteristici bazate pe numărul de apariții ale cuvintelor în recenziile de filme, iar y conține etichete care indică dacă sentimentul recenziei este pozitiv (+1) sau negativ (-1).
Acest exercițiu face parte din cursul
Clasificatori liniari în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Antrenează un model de regresie logistică pe datele din recenziile de filme.
- Prezice probabilitățile de sentiment negativ vs. pozitiv pentru cele două recenzii date.
- Nu ezita să scrii propriile recenzii și să obții probabilitățile corespunzătoare!
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Instantiate logistic regression and train
lr = ____
lr.fit(____)
# Predict sentiment for a glowing review
review1 = "LOVED IT! This movie was amazing. Top 10 this year."
review1_features = get_features(review1)
print("Review:", review1)
print("Probability of positive review:", lr.predict_proba(____)[0,1])
# Predict sentiment for a poor review
review2 = "Total junk! I'll never watch a film by that director again, no matter how good the reviews."
review2_features = get_features(review2)
print("Review:", review2)
print("Probability of positive review:", lr.predict_proba(____)[0,1])