NLP之Sentiment之NB/LoR:基于Rotten Tomatoes影评数据集利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+CountVectorizer)进行文本情感分类—五分类预测

本文介绍了一种基于RottenTomatoes影评数据集的情感分析方法,使用NB(朴素贝叶斯)和LoR(逻辑斯蒂回归)算法进行五分类预测。通过CountVectorizer和TfidfVectorizer对文本进行特征提取,实现了文本情感的精确分类。

NLP之Sentiment之NB/LoR:基于Rotten Tomatoes影评数据集利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+CountVectorizer)进行文本情感分类—五分类预测

目录

相关文章

NLP之Sentiment之NB/LoR:基于Rotten Tomatoes影评数据集利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+TfidfVectorizer)实现文本情感分类—五分类预测

NLP之Sentiment之NB/LoR:基于Rotten Tomatoes影评数据集利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+CountVectorizer)进行文本情感分类—五分类预测

基于Rotten Tomatoes影评数据集利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+CountVectorizer)进行文本情感分类—五分类预测

输出结果

数据集

设计思路​编辑

核心代码


相关文章

NLP之Sentiment之NB/LoR:基于Rotten Tomatoes影评数据集利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+TfidfVectorizer)实现文本情感分类—五分类预测

https://yunyaniu.blog.youkuaiyun.com/article/details/87707184

NLP之Sentiment之NB/LoR:基于Rotten Tomatoes影评数据集利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+CountVectorizer)进行文本情感分类—五分类预测

https://yunyaniu.blog.youkuaiyun.com/article/details/87696356

基于Rotten Tomatoes影评数据集利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+CountVectorizer)进行文本情感分类—五分类预测

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)

评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

一个处女座的程序猿

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值