Model kur ve değerlendir: ürün yorumları verisi
Bu egzersizde, Amazon ürünlerine ait müşteri yorumlarını içeren reviews veri kümesini kullanarak bir lojistik regresyon modeli kuracaksın. y dizisi duyarlılığı (sentiment) içerir: olumluysa 1, değilse 0. X dizisi ise BOW yaklaşımıyla oluşturulan tüm sayısal özellikleri içerir. IPython Shell içinde bunları özgürce keşfedebilirsin.
Görevin, bir lojistik regresyon modeli kurmak ve test veri kümesini kullanarak accuracy ve confusion matrix değerlerini hesaplamak.
Lojistik regresyon ve eğitim/teste ayırma fonksiyonları senin için içe aktarıldı.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Duygu Analizi
Egzersiz talimatları
- Accuracy score ve confusion matrix fonksiyonlarını içe aktar.
- Veriyi eğitim ve teste ayır: verinin %30'unu test kümesi olarak kullan ve rastgelelik tohumunu
42yap. - Bir lojistik regresyon modeli eğit.
- Test verisini kullanarak accuracy score ve confusion matrix çıktısını yazdır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Import the accuracy and confusion matrix
____
# Split the data into training and testing
X_train, X_test, y_train, y_test = ____(____, ____, ____=0.3, ____=42)
# Build a logistic regression
log_reg = ____._____
# Predict the labels
y_predict = log_reg.predict(X_test)
# Print the performance metrics
print('Accuracy score of test data: ', ____(____, ____))
print('Confusion matrix of test data: \n', ____(____, ____)/len(y_test))