ML之NB&LoR：利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+CountVectorizer)对Rotten Tomatoes影评数据集进行文本情感分析—五分类预测

ML之NB&LoR：利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+CountVectorizer)对Rotten Tomatoes影评数据集进行文本情感分析—五分类预测

目录

​​输出结果​​

​​数据集​​

​​设计思路​​

​​核心代码​​

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输出结果

数据集详见：Dataset之Rotten Tomatoes：Rotten Tomatoes影评数据集简介、下载、使用方法之详细攻略

数据集

设计思路

核心代码

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,random_state=1234)
x_train = co.transform(x_train)
x_test = co.transform(x_test)


classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(x_train,y_train)

lg = LogisticRegression(C=4, dual=True)
lg.fit(x_train,y_train)