반응형 text1 [머신러닝 with Python] TF-IDF를 활용한 Text Regression(텍스트 회귀) - "청와대 국민청원" 데이터 활용 텍스트 데이터를 분석해 추천수와 같은 수치를 예측하는 것은 자연어 처리(NLP)와 회귀 분석이 결합된 분야입니다. 이번 포스팅에서는 지난번에 알아본 TF-IDF를 활용해 청와대 국민청원 데이터셋에서 추천수를 예측하는 방법을 소개하고자 합니다. 1. 프로젝트 목표 및 데이터셋 소개 이번 프로젝트의 목표는 청와대 국민청원 데이터셋 (Korean Petitions) 데이터셋에서 "청원 제목(title)"과 "청원 본문(content)" 텍스트를 분석하여, 추천수를 예측하는 모델을 구현하고자 하는 것입니다. 이를 위해 1) TF-IDF를 활용해 텍스트 데이터를 벡터화하고[머신러닝 with Python] TF-IDF를 활용한 텍스트 분류 2) 직관적인 해석력을 위해 선형 회귀계열 모델들(Linear Reg.. 2024. 11. 30. 이전 1 다음 반응형
