О чём урок
Регрессия означает предсказание числа, а не одной из категорий. Мы будем предсказывать оценку на основе embedding текста отзыва. Для всех последующих задач мы разделяем набор данных на обучающий и тестовый наборы, чтобы реалистично оценить производительность на невиданных ранее данных. Набор данных создан в Notebook Get_embeddings_from_dataset. Мы предсказываем оценку отзыва, которая представляет собой число от 1 до 5 (1 звезда — отрицательная, а 5 звезд — положительная). Мы видим, что embeddings способны предсказывать оценки со средней ошибкой 0.53 на каждое предсказание оценки. Это примерно эквивалентно идеальному предсказанию половины отзывов и ошибке в одну звезду для другой половины. Вы также можете обучить классификатор для предсказания метки или использовать embeddings в существующей ML-модели для кодирования признаков свободного текста.
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.