나이브 베이즈, 감성분석 데이터 공유 소스 코드 import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 데이터 불러오기 data = pd.read_csv('ratings_train.csv', delimiter='\t') # NaN값 제거 data = data.dropna() # 문장을 단어로 분할하고, 벡터화 vectorizer = CountVectorizer(token_pattern=r'\b\w+\b') X = vectorizer.fit_transform(data['document']) # 학습 데이터와 테스트 데이터로 분리 train_size = int(len(data) * 0.7) X_train, X_test, y...
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