使用 Twitter 数据对模型进行正则化
您将使用关于航空公司客户情感的 Twitter 数据。X 特征矩阵和 y 标签向量已为您创建。此外，训练集与测试集也已完成划分。您可以直接使用 X_train、X_test、y_train 和 y_test 数组。
您将训练带正则化的模型和一个更灵活的模型，并用不同的模型性能指标对它们进行评估。
所有必需的包都已为您导入。
本练习是课程的一部分
Python 中的情感分析
练习说明
- 训练两个逻辑回归模型：一个的正则化参数设为 100，另一个设为 0.1。
- 打印两个模型的准确率。
- 打印每个模型的混淆矩阵。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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))