Спробуймо передбачити тональність!

Аналіз тональності в Python

Violeta Misheva

Data Scientist

Завдання класифікації

  • Відгуки про товари й фільми: позитивні чи негативні (бінарна класифікація)
  • Твіти про авіакомпанії: позитивні, нейтральні та негативні (багатокласова класифікація)
Аналіз тональності в Python

Лінійна та логістична регресії

графік: лінійна регресія (ліворуч), підігнана до кількох значень, і логістична регресія (праворуч), підігнана до подібних значень

Аналіз тональності в Python

Логістична функція

  • Лінійна регресія: числовий результат
  • Логістична регресія: імовірність:

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

графік логістичної (сигмоїдної) функції, підігнаної до кількох прикладів

Аналіз тональності в Python

Логістична регресія в Python

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

log_reg = LogisticRegression().fit(X, y)
Аналіз тональності в Python

Оцінювання якості моделі

Accuracy: частка правильних прогнозів моделі.

  • Чим вища й ближча до 1 точність, тим краще
# Accuracy using score
score = log_reg.score(X, y)
print(score)

0.9009
Аналіз тональності в Python

Використання 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
Аналіз тональності в Python

Давайте потренуємось!

Аналіз тональності в Python

Preparing Video For Download...