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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

2021-10-30 212
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简介： 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

输出结果

image.png

image.png

image.png


设计思路

image.png



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)


文章标签：
算法
关键词：
算法分类
算法数据集
算法数据集分类
朴素贝叶斯算法
算法情感分析
一个处女座的程序猿
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