使用 Twitter 資料為模型做正規化
你將使用 Twitter 上關於航空公司顧客情緒的資料。系統已為你建立好特徵矩陣 X 與標籤向量 y。此外，也已經完成了訓練與測試集的切分。你可以直接使用 X_train、X_test、y_train 和 y_test 這些陣列。
你會訓練一個正規化的模型與一個更具彈性的模型，並用不同的模型效能指標來評估它們。
所有需要的套件都已為你匯入。
本練習屬於課程
Python 情感分析
練習說明
- 訓練兩個邏輯斯迴歸模型：一個使用正規化參數 100，另一個使用 0.1。
- 列印兩個模型的準確率。
- 列印各模型的混淆矩陣。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Build a logistic regression with regularizarion parameter of 100
log_reg1 = ____.____
# Build a logistic regression with regularizarion parameter of 0.1
log_reg2 = ____.____
# Predict the labels for each model
y_predict1 = log_reg1.predict(X_test)
y_predict2 = log_reg2.predict(X_test)
# Print performance metrics for each model
print('Accuracy of model 1: ', ____(____, ____))
print('Accuracy of model 2: ', ____(___, ____))
print('Confusion matrix of model 1: \n' , ____(____, ____)/len(y_test))
print('Confusion matrix of model 2: \n', ____(____, ____)/len(y_test))