Xây dựng và đánh giá mô hình: dữ liệu đánh giá sản phẩm
Trong bài tập này, bạn sẽ xây dựng một logistic regression với bộ dữ liệu reviews gồm các đánh giá của khách hàng về sản phẩm Amazon. Mảng y chứa sentiment: 1 nếu tích cực và 0 nếu không. Mảng X chứa toàn bộ đặc trưng số được tạo bằng phương pháp BOW. Bạn có thể khám phá chúng trong IPython Shell.
Nhiệm vụ của bạn là xây dựng mô hình logistic regression và tính accuracy cùng confusion matrix bằng tập kiểm tra.
Các hàm logistic regression và chia train/test đã được import sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích cảm xúc với Python
Hướng dẫn bài tập
- Import các hàm accuracy score và confusion matrix.
- Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và kiểm tra, dùng 30% làm tập kiểm tra và đặt random seed là
42. - Huấn luyện một mô hình logistic regression.
- In ra accuracy score và confusion matrix bằng dữ liệu kiểm tra.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import the accuracy and confusion matrix
____
# Split the data into training and testing
X_train, X_test, y_train, y_test = ____(____, ____, ____=0.3, ____=42)
# Build a logistic regression
log_reg = ____._____
# Predict the labels
y_predict = log_reg.predict(X_test)
# Print the performance metrics
print('Accuracy score of test data: ', ____(____, ____))
print('Confusion matrix of test data: \n', ____(____, ____)/len(y_test))