感情を予測しよう！

Pythonで学ぶSentiment Analysis

Violeta Misheva

Data Scientist

分類問題

  • 商品・映画レビュー：肯定/否定（2値分類）
  • 航空会社に関するツイート：肯定・中立・否定（多クラス分類）
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線形回帰とロジスティック回帰

左が少数点に対する線形回帰、右が同様の点に対するロジスティック回帰を示すグラフ

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ロジスティック関数

  • 線形回帰：数値予測
  • ロジスティック回帰：確率

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

いくつかの例に当てはめたロジスティック（シグモイド）関数のグラフ

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Pythonでのロジスティック回帰

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

log_reg = LogisticRegression().fit(X, y)
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モデル性能の評価

正解率（Accuracy）：正しく予測できた割合。

  • 1に近いほど良い
# score による正解率
score = log_reg.score(X, y)
print(score)

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正解率の利用

# accuracy_score を使った正解率
from sklearn.metrics import accuracy_score

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

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Ayo berlatih!

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