[背景音乐] 翻译: RyukaSuu |审阅: 19waa Coursera Global Translator Community
现在让我们来训练这个顾客情感分类器
我们将会分两步来实现这个分类器
第一步，我们将原始数据划分为训练集和测试集
我现在要编程获取训练集数据
我们把数据划分为训练集数据和测试集数据
就像我们之前在回归的课上做的那样
划分的方法也与之前在回归模型中用到的指令相似
我们需要使用之前导入的商品信息表
输入“Products”
我们进行的是随机划分
因此
输入“Products”
输入“random split”指令进行随机划分
80%的数据作为训练集，而20%的数据作为测试集
你可以在家完成这个重新划分数据的操作，设置“seed = 0”
就像我们之前在回归课上讨论的那样
通常你可以不必进行这样的操作，你可以选择其他随机种子
但是我想要获得相同的随机种子
如果你输入这样的指令，就可以获得和我一样的结果
这就是我们的第一步，从数据中划分出训练集，现在我们已经完成了
然后我们建立那个著名的顾客情感分类模型
这里用到了“graphlab”库
然后用到了一个特定的分类器——逻辑回归分类器
这门课所涉及到分类的内容
我们会学到很多像逻辑回归一样的不同分类算法
比如支持向量机，决策树等
但是，我们首先还是从逻辑回归分类器开始
你可以在名字后面键入“.create”
就可以创建这样的分类器
然后需要几个输入参数
训练集数据是第一个参数
第二个参数是“target”
我们要分类的东西是数据表中的情感列
我们需要指定使用什么样的特征
我们用的特征就是“word count"列
这一个新数据列是我们上面为“word count”所创建的
然后我们还需要设置验证集validation set
验证集就是我们的测试数据
因此我们让 “validation_set = test_data”
好
现在我们开始计算这个单元
来建立一个情感分类器模型
我们只需要等待几秒钟，模型就训练好了
完成！
从数据中你可以发现
精确度是逐渐变好的
然后让我们来做一下互评吧
[背景音乐] 翻译: RyukaSuu |审阅: 19waa Coursera Global Translator Community