Аналіз тональності рецензій на фільми
У цій вправі ви дослідите ймовірності, які повертає логістична регресія, на підмножині Large Movie Review Dataset.
Змінні X і y уже завантажені в середовище. X містить ознаки на основі кількості появ слів у рецензіях на фільми, а y містить мітки, що вказують, чи є тональність рецензії позитивною (+1) або негативною (-1).
Ця вправа є частиною курсу
Лінійні класифікатори в Python
Інструкції до вправи
- Натренуйте модель логістичної регресії на даних рецензій на фільми.
- Передбачте ймовірності негативної проти позитивної тональності для двох заданих рецензій.
- За бажанням, напишіть власні рецензії й отримайте для них ймовірності!
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Instantiate logistic regression and train
lr = ____
lr.fit(____)
# Predict sentiment for a glowing review
review1 = "LOVED IT! This movie was amazing. Top 10 this year."
review1_features = get_features(review1)
print("Review:", review1)
print("Probability of positive review:", lr.predict_proba(____)[0,1])
# Predict sentiment for a poor review
review2 = "Total junk! I'll never watch a film by that director again, no matter how good the reviews."
review2_features = get_features(review2)
print("Review:", review2)
print("Probability of positive review:", lr.predict_proba(____)[0,1])