Логістична регресія для оглядів фільмів

У відео ми дізналися, що логістична регресія — це поширений спосіб моделювання задач класифікації, наприклад визначення тональності як позитивної чи негативної.

У цій вправі ви працюватимете з набором даних оглядів movies. Стовпець label містить тональність: 1 — якщо огляд позитивний, і 0 — якщо негативний. Текстовий огляд перетворено за допомогою BOW на числові стовпці.

Ваше завдання — побудувати модель логістичної регресії з використанням набору даних movies і обчислити її точність.

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз тональності в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Імпортуйте функцію логістичної регресії.
Створіть і натренуйте логістичну регресію на мітках y та ознаках X.
Обчисліть точність моделі логістичної регресії за допомогою стандартного методу .score().

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import the logistic regression
from ____.____ import ____

# Define the vector of targets and matrix of features
y = movies.label
X = movies.drop('label', axis=1)

# Build a logistic regression model and calculate the accuracy
log_reg = ____.____(X, y)
print('Accuracy of logistic regression: ', log_reg.____(X, y))

Редагувати та запускати код