Logistic regression สำหรับรีวิวภาพยนตร์

จากวิดีโอ เราได้เรียนรู้ว่า logistic regression เป็นวิธีที่นิยมใช้สำหรับงานจำแนกประเภท (classification) เช่น การจำแนก sentiment ว่าเป็นเชิงบวกหรือเชิงลบ

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ทำงานกับชุดข้อมูลรีวิวภาพยนตร์ movies โดยคอลัมน์ label เก็บค่า sentiment ซึ่ง 1 หมายถึงรีวิวเชิงบวก และ 0 หมายถึงรีวิวเชิงลบ ข้อความรีวิวได้ถูกแปลงเป็นคอลัมน์ตัวเลขด้วยวิธี BOW แล้ว

งานของคุณคือสร้างโมเดล logistic regression โดยใช้ชุดข้อมูล movies และคำนวณค่าความแม่นยำของโมเดล

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Sentiment Analysis ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

Import ฟังก์ชัน logistic regression
สร้างและ fit โมเดล logistic regression บน labels y และ features X
คำนวณความแม่นยำของโมเดล logistic regression โดยใช้เมธอด .score() แบบค่าเริ่มต้น

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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))

แก้ไขและรันโค้ด