1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Аналіз тональності в Python
Connected

Exercise

Оцінювання якості на даних із Twitter

Ви натренуєте модель логістичної регресії для передбачення сентименту твітів і оціните її якість на тестовій вибірці за різними метриками.

Для вас створено матрицю X. Вона містить ознаки, сформовані методом BOW зі стовпця text.

Мітки збережено у векторі y. Значення y: 0 — негативні твіти, 1 — нейтральні, 2 — позитивні.
Зверніть увагу: хоча маємо 3 класи, це все одно задача класифікації. Точність і далі вимірює частку правильно передбачених прикладів. Матриця неточностей тепер матиме розмір 3x3: кожен рядок показує кількість передбачених випадків для класів 2, 1 і 0, а кожен стовпець — справжню кількість випадків у класах 2, 1 і 0.

Усі потрібні пакети вже імпортовано.

Instructions

100 XP
  • Виконайте поділ на train/test і стратифікуйте за y.
  • Натренуйте класифікатор логістичної регресії.
  • Здійсніть передбачення для тестової вибірки.
  • Виведіть значення accuracy та матрицю неточностей, отримані на тестовій вибірці.