/ Linear_Regression_Restaurant_Sentiment_Analysis：使用线性回归模型的餐厅情感分析-源码
Linear_Regression_Restaurant_Sentiment_Analysis：使用线性回归模型的餐厅情感分析-源码
Linear_Regression_Restaurant_Sentiment_Analysis：使用线性回归模型的餐厅情感分析-源码
线性回归餐厅情感分析目录表描述线性回归机器学习模型可预测评论是肯定的还能否定的。
它以86％的准确度正确预测正确的标签。
技术领域使用以下项目创建项目：python版本：3.9.1NumPy库版本：1.20.0熊猫库版本：1.2.2数据集制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。
常见词（例如“the”，“a”等）未分类。
每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中能否使用单词）。
除了评论是肯定的（1）还能否定的（0），每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。
设置下载.py文件，training_dataset，validation_dataset和权重文件。
将它们放在单个文件或项目文件中。
运行代码将以下内容添加到类文件中：x=logistic_regression("train_d
线性回归餐厅情感分析目录表描述线性回归机器学习模型可预测评论是肯定的还能否定的。
它以86％的准确度正确预测正确的标签。
技术领域使用以下项目创建项目：python版本：3.9.1NumPy库版本：1.20.0熊猫库版本：1.2.2数据集制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。
常见词（例如“the”，“a”等）未分类。
每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中能否使用单词）。
除了评论是肯定的（1）还能否定的（0），每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。
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将它们放在单个文件或项目文件中。
运行代码将以下内容添加到类文件中：x=logistic_regression("train_d
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[{"title":"（4个子文件4.99MB）Linear_Regression_Restaurant_Sentiment_Analysis：使用线性回归模型的餐厅情感分析-源码","children":[{"title":"Linear_Regression_Restaurant_Sentiment_Analysis-main","children":[{"title":"weights.tsv <span style='color:#111;'>19.50KB</span>","children":null,"spread":false},{"title":"Log_Reg.py <span style='color:#111;'>2.58KB</span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'>1.45KB</span>","children":null,"spread":false},{"title":"Restaurant_Review_Dataset.zip <span style='color:#111;'>6.25MB</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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