Повертаємося до відгуків про додатки Google

Тепер використаємо градієнтний бустинг для аналізу тональності!

Пам'ятаєте набір даних з оцінками додатків із першого розділу? Тепер ми працюватимемо з пов'язаним набором даних користувацьких відгуків. Він містить перші 100 найрелевантніших відгуків для кожного додатка. Наша мета — побудувати модель на основі цих відгуків, яка передбачає значення Sentiment: 'Positive', 'Neutral' або 'Negative'.

Набір даних доступний як reviews, а ціль — це стовпець 'Sentiment'. Дослідіть дані в оболонці IPython, а потім оберіть правильне твердження з наведених нижче варіантів.