16、情感分类：大型电影评论数据集的软最大化回归实现

情感分类：大型电影评论数据集的软最大化回归实现

1. 逻辑回归分类器评估

在处理情感分类问题时，我们先对逻辑回归分类器的准确性进行了评估。通过计算其精度、召回率，生成了ROC曲线和AUC值，并与基线进行了比较。结果显示，逻辑回归分类器的性能相当不错，ROC曲线下面积（AUC）接近90%。以下是绘制ROC曲线的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

# 假设fpr, tpr, roc_auc已经计算好
plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=1, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=1, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

这个ROC曲线直观地展示了逻辑回归分类器的性能，其AUC值为0.87，即87%，明显优于基线。

2. 软最大化回归简介

软最大化回归是