Визначення найпозитивніших і найнегативніших слів
У цій вправі ви спробуєте інтерпретувати коефіцієнти логістичної регресії, навченої на наборі даних про тональність кінорецензій. Об'єкт моделі вже створено й навчено для вас у змінній lr.
Крім того, слова, що відповідають різним ознакам, завантажено до змінної vocab. Наприклад, якщо vocab[100] — це "think", отже, ознака 100 відповідає кількості появ слова "think" у цій кінорецензії.
Ця вправа є частиною курсу
Лінійні класифікатори в Python
Інструкції до вправи
- Знайдіть слова, що відповідають 5 найбільшим коефіцієнтам.
- Знайдіть слова, що відповідають 5 найменшим коефіцієнтам.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Get the indices of the sorted cofficients
inds_ascending = np.argsort(lr.coef_.flatten())
inds_descending = inds_ascending[::-1]
# Print the most positive words
print("Most positive words: ", end="")
for i in range(5):
print(____, end=", ")
print("\n")
# Print most negative words
print("Most negative words: ", end="")
for i in range(5):
print(____, end=", ")
print("\n")