11、模型验证、情绪分类与神经网络知识解析

模型验证、情绪分类与神经网络知识解析

1. 模型验证与情绪分类器

在构建情绪分类器时，模型验证是确保分类效果良好的关键步骤。我们通过编写交叉验证单元测试来完成这一任务，具体有两个不同的测试：
- 测试一 ：误差率在 35% 或更低，并且保证在相同数据上进行训练和验证时误差为零。

from fractions import Fraction
import os
import unittest
from sentiment_classifier import SentimentClassifier

class TestSentimentClassifier(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        pass

    def test_validate(self):
        """cross validates with an error of 35% or less"""
        neg = self.split_file('data/rt-polaritydata/rt-polarity.neg')
        pos = self.split_file('data/rt-polaritydata/rt-polarity.pos')
        classifier = SentimentClassifier.build([
            neg['training'],
            pos['training']
        ])
        c = 2 ** 7