Regresia logistică aplicată recenziilor de filme

În videoclip am văzut că regresia logistică este o metodă frecvent utilizată pentru sarcinile de clasificare, cum ar fi clasificarea sentimentului ca pozitiv sau negativ.

În acest exercițiu, vei lucra cu setul de date movies (recenzii de filme). Coloana label stochează sentimentul: valoarea este 1 când recenzia este pozitivă și 0 când este negativă. Textul recenziei a fost transformat, folosind BOW, în coloane numerice.

Sarcina ta este să construiești un model de regresie logistică folosind setul de date movies și să îi calculezi acuratețea.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza sentimentelor în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă funcția de regresie logistică.
Creează și antrenează un model de regresie logistică pe etichetele y și caracteristicile X.
Calculează acuratețea modelului de regresie logistică, folosind metoda implicită .score().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import the logistic regression
from ____.____ import ____

# Define the vector of targets and matrix of features
y = movies.label
X = movies.drop('label', axis=1)

# Build a logistic regression model and calculate the accuracy
log_reg = ____.____(X, y)
print('Accuracy of logistic regression: ', log_reg.____(X, y))

Editează și rulează codul