17、机器学习：情感分类与音频聚类

机器学习：情感分类与音频聚类

1. 情感分类结果提交至Kaggle

在情感分类任务中，完成模型训练后，可将结果提交至Kaggle平台，查看模型在竞赛中的表现。以下是具体步骤：
- 生成CSV文件 ：调用原始二元逻辑回归情感分类器的预测函数，因其表现优于softmax分类器（准确率分别为87%和81%）。使用Pandas库生成包含预测结果的CSV文件，代码如下：

import pandas as pd
from tqdm import tqdm

# 假设predict函数已定义
# vocab和w_val为必要参数
def predict(review, vocab, w_val):
    # 预测逻辑
    pass

# 假设test为已加载的测试数据
def generate_kaggle_submission(test, vocab, w_val):
    num_reviews = len(test["review"])
    result = []
    for i in tqdm(range(0, num_reviews)):
        r = predict(test["review"][i], vocab, w_val)
        result.append(r)
    output = pd.DataFrame(data={"id": test["id"], "sentiment": result})
    output.to_csv("Bag_of_Words_model.csv", index=False, quoting=3)

# 调用函