Phân tích cảm xúc cho đánh giá phim
Trong bài tập này, bạn sẽ khám phá các xác suất do logistic regression tạo ra trên một tập con của Large Movie Review Dataset.
Các biến X và y đã được nạp sẵn. X chứa các đặc trưng dựa trên số lần xuất hiện của từ trong các bài đánh giá phim, và y chứa nhãn cho biết cảm xúc của đánh giá là tích cực (+1) hay tiêu cực (-1).
Bài tập này là một phần của khóa học
Bộ phân loại tuyến tính với Python
Hướng dẫn bài tập
- Huấn luyện một mô hình logistic regression trên dữ liệu đánh giá phim.
- Dự đoán xác suất tiêu cực so với tích cực cho hai đánh giá đã cho.
- Bạn cũng có thể tự viết đánh giá của mình và lấy xác suất cho chúng!
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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])