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[NLP, gensim] 호텔스닷컴 사용자 리뷰 Word2Vec 분석

기존의 호텔스 닷컴 사용자 리뷰 분석을 gensim 모듈의 Word2Vec을 사용하여 다시 분석해 보았다. Word2Vec는 단어를 벡터화 한 후 단어들 간에 상관도가 높은 것들을 모아서 추출할 수 있다. 1. 분석결과 1) 사용자 리뷰 전체를 벡터화해서 가장 빈도수가 높은 상위 10개 단어들을 넣고 연관 단어를 찾았으나 특이한 점은 발견 할 수 없었음. 2) 평점 8 이상을 good(만족), 7 이하를 bad(불만족)으로 구별하여 각각 다시 벡터화 3) good(만족) 그룹에서는 역시 특이한 점을 찾기 어려웠고 bad(불만족) 그룹에서 의미있는 자료가 나옴 4) bad(불만족) 그룹에서 눈에 띄었던 결과 검색어: 방음 ('옆방', 0.9461838006973267), ('층간', 0.9254038333..
Machine Learning, Deep Learning 2021. 2. 25. 00:38
[sklearn,statsmodels] Linear Regression을 이용한 고객별 연간 지출액 예측

02 Linear Regression을 이용한 고객별 연간 지출액 예측(statsmodels 사용)¶ In [1]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns In [2]: data = pd.read_csv('./02 Linear Regression을 이용한 고객별 연간 지출액 예측/ecommerce.csv') In [3]: data.head() Out[3]: Email Address Avatar Avg. Session Length Time on App Time on Website Length of Membership Yearly Amount Spent 0 mstephenson@fe..
Machine Learning, Deep Learning 2021. 1. 22. 23:03
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