Mari prediksi sentimennya!

Analisis Sentimen dengan Python

Violeta Misheva

Data Scientist

Masalah klasifikasi

  • Ulasan produk dan film: sentimen positif atau negatif (klasifikasi biner)
  • Tweet tentang maskapai: positif, netral, dan negatif (klasifikasi multikelas)
Analisis Sentimen dengan Python

Regresi linear dan logistik

grafik yang menampilkan regresi linear (kiri) dipasang pada beberapa nilai, dan regresi logistik (kanan) dipasang pada nilai serupa

Analisis Sentimen dengan Python

Fungsi logistik

  • Regresi linear: keluaran numerik
  • Regresi logistik: probabilitas:

$$ Probability(sentiment=positive|review) $$

grafik yang menampilkan fungsi logistik (sigmoid), dipasang pada beberapa contoh

Analisis Sentimen dengan Python

Regresi logistik di Python

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

log_reg = LogisticRegression().fit(X, y)
Analisis Sentimen dengan Python

Mengukur kinerja model

Akurasi: Proporsi prediksi model yang benar.

  • Semakin tinggi dan makin dekat ke 1, semakin baik
# Accuracy using score
score = log_reg.score(X, y)
print(score)

0.9009
Analisis Sentimen dengan Python

Menggunakan accuracy score

# Accuracy using accuracy_score
from sklearn.metrics import accuracy_score

y_predicted = log_reg.predict(X)
acurracy = accuracy_score(y, y_predicted)

0.9009
Analisis Sentimen dengan Python

Ayo berlatih!

Analisis Sentimen dengan Python

Preparing Video For Download...