Twitter verisiyle modelleri düzenlileştirme
Havayolu şirketleri hakkında müşterilerin duygularını ifade eden Twitter verisiyle çalışacaksın. Özelliklerden oluşan X matrisi ve etiketlerden oluşan y vektörü senin için hazırlandı. Ayrıca eğitim ve test ayrımı yapıldı. Doğrudan X_train, X_test, y_train ve y_test dizileriyle çalışabilirsin.
Düzenlileştirilmiş ve daha esnek modeller eğitecek ve bunları farklı model performans metrikleriyle değerlendireceksin.
Gerekli tüm paketler içe aktarıldı.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Duygu Analizi
Egzersiz talimatları
- İki lojistik regresyon modeli eğit: biri için düzenlileştirme parametresi 100, diğeri için 0.1 olsun.
- Her iki modelin doğruluk skorlarını yazdır.
- Her modelin karmaşıklık matrisini yazdır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Build a logistic regression with regularizarion parameter of 100
log_reg1 = ____.____
# Build a logistic regression with regularizarion parameter of 0.1
log_reg2 = ____.____
# Predict the labels for each model
y_predict1 = log_reg1.predict(X_test)
y_predict2 = log_reg2.predict(X_test)
# Print performance metrics for each model
print('Accuracy of model 1: ', ____(____, ____))
print('Accuracy of model 2: ', ____(___, ____))
print('Confusion matrix of model 1: \n' , ____(____, ____)/len(y_test))
print('Confusion matrix of model 2: \n', ____(____, ____)/len(y_test))