Xem lại đánh giá ứng dụng Google

Giờ chúng ta sẽ tận dụng gradient boosting để thực hiện phân tích cảm xúc!

Bạn còn nhớ bộ dữ liệu xếp hạng ứng dụng ở chương đầu không? Bây giờ ta sẽ làm việc với một bộ dữ liệu liên quan về đánh giá của người dùng. Bộ dữ liệu này chứa 100 đánh giá liên quan nhất đầu tiên cho mỗi ứng dụng. Mục tiêu của chúng ta là xây dựng một mô hình dựa trên các đánh giá này để dự đoán Sentiment là 'Positive', 'Neutral', hoặc 'Negative'.

Bộ dữ liệu có sẵn dưới tên reviews, và biến mục tiêu ở đây là cột 'Sentiment'. Hãy khám phá dữ liệu trong IPython Shell, rồi chọn phát biểu đúng từ các lựa chọn bên dưới.