감정을 예측해 봅시다!

Python으로 배우는 Sentiment Analysis

Violeta Misheva

Data Scientist

분류 문제

  • 제품·영화 리뷰: 긍정/부정 감성(이진 분류)
  • 항공사 관련 트윗: 긍정/중립/부정(다중 분류)
Python으로 배우는 Sentiment Analysis

선형 회귀와 로지스틱 회귀

좌측: 일부 값에 적합된 선형 회귀, 우측: 유사 값에 적합된 로지스틱 회귀

Python으로 배우는 Sentiment Analysis

로지스틱 함수

  • 선형 회귀: 수치 예측
  • 로지스틱 회귀: 확률:

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

몇 가지 예시에 맞춘 로지스틱(시그모이드) 함수 그래프

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Python에서의 로지스틱 회귀

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

log_reg = LogisticRegression().fit(X, y)
Python으로 배우는 Sentiment Analysis

모델 성능 측정

정확도: 모델이 맞춘 예측의 비율입니다.

  • 정확도가 1에 가까울수록 좋습니다
# Accuracy using score
score = log_reg.score(X, y)
print(score)

0.9009
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accuracy score 사용하기

# Accuracy using accuracy_score
from sklearn.metrics import accuracy_score

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

0.9009
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연습해 봅시다!

Python으로 배우는 Sentiment Analysis

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