Twitter verileriyle Logistic regression
Bu egzersizde, tweets veri kümesini kullanarak bir lojistik regresyon modeli kuracaksın. Hedef değişken airline_sentiment ile veriliyor: olumsuz tweet'ler için 0, nötr için 1, olumlu için 2. Yani burada çok sınıflı bir sınıflandırma görevin var. İkili problemler için öğrendiklerimizin hepsi çok sınıflı sınıflandırma problemleri için de geçerlidir.
Modelin doğruluğunu slaytlarda gösterilen iki farklı yaklaşımla değerlendireceksin.
Lojistik regresyon fonksiyonu ve accuracy score senin için içe aktarıldı.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Duygu Analizi
Egzersiz talimatları
- Belirlenen
Xvey'yi argüman olarak kullanarak bir lojistik regresyon modeli kur ve eğit. - Lojistik regresyon modelinin doğruluğunu hesapla.
- Etiketleri tahmin et.
- Tahmin edilen ve gerçek etiketleri kullanarak accuracy scoreu hesapla.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Define the vector of targets and matrix of features
y = tweets.airline_sentiment
X = tweets.drop('airline_sentiment', axis=1)
# Build a logistic regression model and calculate the accuracy
log_reg = ____.____(X, y)
print('Accuracy of logistic regression: ', log_reg.____)
# Create an array of prediction
y_predict = log_reg.____
# Print the accuracy using accuracy score
print('Accuracy of logistic regression: ', ____(___, ____))