NLP_Sentiment_Analysis_with_Logistic_Regression.ipynb

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        "import nltk                                # Python library for NLP\n",
        "from nltk.corpus import twitter_samples    # sample Twitter dataset from NLTK\n",
        "import matplotlib.pyplot as plt            # library for visualization\n",
        "import random                              # pseudo-random number generator\n",
        "import numpy as np                           # library for scientific computing and matrix operations\n"
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        "# About the Twitter dataset"
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        "The sample dataset from NLTK is separated into positive and negative tweets. It contains 5000 positive tweets and 5000 negative tweets exactly. The exact match between these classes is not a coincidence. The intention is to have a balanced dataset. That does not reflect the real distributions of positive and negative classes in live Twitter streams. It is just because balanced datasets simplify the design of most computational methods that are required for sentiment analysis. However, it is better to be aware that this balance of classes is artificial.\n",
        "\n"
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        "# downloads sample twitter dataset. \n",
        "nltk.download('twitter_samples')"
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            "[nltk_data] Downloading package twitter_samples to /root/nltk_data...\n",
            "[nltk_data]   Package twitter_samples is already up-to-date!\n"
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        "# select the set of positive and negative tweets\n",
        "all_positive_tweets = twitter_samples.strings('positive_tweets.json')\n",
        "all_negative_tweets = twitter_samples.strings('negative_tweets.json')"
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        "### Data structure"
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        "print('Number of positive tweets: ', len(all_positive_tweets))\n",
        "print('Number of negative tweets: ', len(all_negative_tweets))\n",
        "\n",
        "print('\\nThe type of all_positive_tweets is: ', type(all_positive_tweets))\n",
        "print('The type of a tweet entry is: ', type(all_negative_tweets[0]))"
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            "Number of positive tweets:  5000\n",
            "Number of negative tweets:  5000\n",
            "\n",
            "The type of all_positive_tweets is:  <class 'list'>\n",
            "The type of a tweet entry is:  <class 'str'>\n"
          ]
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        "# Declare a figure with a custom size\n",
        "fig = plt.figure(figsize=(5, 5))\n",
        "\n",
        "# labels for the two classes\n",
        "labels = 'Positives', 'Negative'\n",
        "\n",
        "# Sizes for each slide\n",
        "sizes = [len(all_positive_tweets), len(all_negative_tweets)] \n",
        "\n",
        "# Declare pie chart, where the slices will be ordered and plotted counter-clockwise:\n",
        "plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%',\n",
        "        shadow=True, startangle=90)\n",
        "\n",
        "# Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.\n",
        "plt.axis('equal')  \n",
        "\n",
        "# Display the chart\n",
        "plt.show()"
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            "\u001b[92mCheck this page belonging to one of our Watford Community Housing Trust enterprise cube particpants :-)... http://t.co/ZwaOnouXpo\n",
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        "  # remove hyperlinks\n",
        "  tweet2 = re.sub(r'https?:\\/\\/.*[\\r\\n]*', '', tweet2)\n",
        "  # remove hashtags\n",
        "  # only removing the hash # sign from the word\n",
        "  tweet2 = re.sub(r'#', '', tweet2)\n",
        "  \n",
        "  # instantiate tokenizer class\n",
        "  tokenizer = TweetTokenizer(preserve_case=False, strip_handles=True,\n",
        "                               reduce_len=True)\n",
        "  # tokenize tweets\n",
        "  tweet_tokens = tokenizer.tokenize(tweet2)\n",
        "  \n",
        "  #Import the english stop words list from NLTK\n",
        "  stopwords_english = stopwords.words('english') \n",
        "\n",
        "  tweets_clean = []\n",
        "\n",
        "  for word in tweet_tokens: # Go through every word in your tokens list\n",
        "    if (word not in stopwords_english and  # remove stopwords\n",
        "        word not in string.punctuation):  # remove punctuation\n",
        "        tweets_clean.append(word)\n",
        "\n",
        "  # Instantiate stemming class\n",
        "  stemmer = PorterStemmer() \n",
        "\n",
        "  # Create an empty list to store the stems\n",
        "  tweets_stem = [] \n",
        "\n",
        "  for word in tweets_clean:\n",
        "    stem_word = stemmer.stem(word)  # stemming word\n",
        "    tweets_stem.append(stem_word)  # append to the list\n",
        "\n",
        "  return tweets_stem"
      ],
      "metadata": {
        "id": "2qDGhLLp4qUQ"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "# choose the same tweet\n",
        "tweet = all_positive_tweets[2277]\n",
        "\n",
        "print()\n",
        "print('\\033[92m')\n",
        "print(tweet)\n",
        "print('\\033[94m')\n",
        "\n",
        "# call the imported function\n",
        "tweets_stem = process_tweet(tweet); # Preprocess a given tweet\n",
        "\n",
        "print('preprocessed tweet:')\n",
        "print(tweets_stem) # Print the result"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "OyfVtETc5_Rg",
        "outputId": "f0167623-ca53-4620-fb62-3d1328b0e869"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "\n",
            "\u001b[92m\n",
            "My beautiful sunflowers on a sunny Friday morning off :) #sunflowers #favourites #happy #Friday off… https://t.co/3tfYom0N1i\n",
            "\u001b[94m\n",
            "preprocessed tweet:\n",
            "['beauti', 'sunflow', 'sunni', 'friday', 'morn', ':)', 'sunflow', 'favourit', 'happi', 'friday', '…']\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "# Building and Visualizing word frequencies\n"
      ],
      "metadata": {
        "id": "lvyKk69ymeLD"
      }
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "### Load the NLTK sample dataset"
      ],
      "metadata": {
        "id": "7GdQhdoMnThP"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "# select the lists of positive and negative tweets\n",
        "all_positive_tweets = twitter_samples.strings('positive_tweets.json')\n",
        "all_negative_tweets = twitter_samples.strings('negative_tweets.json')\n",
        "\n",
        "# concatenate the lists, 1st part is the positive tweets followed by the negative\n",
        "tweets = all_positive_tweets + all_negative_tweets\n",
        "\n",
        "# let's see how many tweets we have\n",
        "print(\"Number of tweets: \", len(tweets))"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "hUay7Y9lm9XA",
        "outputId": "9e500b29-8b06-4497-daf8-85726eb4dd0e"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Number of tweets:  10000\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "Next, we will build a labels array that matches the sentiments of our tweets. This data type works pretty much like a regular list but is optimized for computations and manipulation. The labels array will be composed of 10000 elements. The first 5000 will be filled with 1 labels denoting positive sentiments, and the next 5000 will be 0 labels denoting the opposite."
      ],
      "metadata": {
        "id": "mSH4gKU2oKZX"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "# make a numpy array representing labels of the tweets\n",
        "labels = np.append(np.ones((len(all_positive_tweets))), np.zeros((len(all_negative_tweets))))"
      ],
      "metadata": {
        "id": "uxxOef2boLVj"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "### Word frequency dictionary\n"
      ],
      "metadata": {
        "id": "aI42-TaqpB_J"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "def build_freqs(tweets, ys):\n",
        "  \"\"\"Build frequencies.\n",
        "    Input:\n",
        "        tweets: a list of tweets\n",
        "        ys: an m x 1 array with the sentiment label of each tweet\n",
        "            (either 0 or 1)\n",
        "    Output:\n",
        "        freqs: a dictionary mapping each (word, sentiment) pair to its\n",
        "        frequency\n",
        "    \"\"\"\n",
        "  # Convert np array to list since zip needs an iterable.\n",
        "  # The squeeze is necessary or the list ends up with one element.\n",
        "  # Also note that this is just a NOP if ys is already a list.\n",
        "  yslist = np.squeeze(ys).tolist()\n",
        "   \n",
        "  # Start with an empty dictionary and populate it by looping over all tweets\n",
        "  # and over all processed words in each tweet.\n",
        "  freqs = {}\n",
        "  for y, tweet in zip(yslist, tweets):\n",
        "    for word in process_tweet(tweet):\n",
        "      pair = (word, y)\n",
        "      if pair in freqs:\n",
        "        freqs[pair] += 1\n",
        "      else:\n",
        "        freqs[pair] = 1    \n",
        "  return freqs"
      ],
      "metadata": {
        "id": "11j0j1uhmigU"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "# create frequency dictionary\n",
        "freqs = build_freqs(tweets, labels)\n",
        "\n",
        "# check data type\n",
        "print(f'type(freqs) = {type(freqs)}')\n",
        "\n",
        "# check length of the dictionary\n",
        "print(f'len(freqs) = {len(freqs)}')"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "mO7A2Q2fp2w7",
        "outputId": "0ac7139b-ec7b-4d76-9770-3d0ce73f3b52"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "type(freqs) = <class 'dict'>\n",
            "len(freqs) = 13066\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "print(freqs)"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "5ZBgqWJpp7qj",
        "outputId": "9047d56d-732a-4d14-d40c-07f136643e14"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "{('followfriday', 1.0): 25, ('top', 1.0): 32, ('engag', 1.0): 7, ('member', 1.0): 16, ('commun', 1.0): 33, ('week', 1.0): 83, (':)', 1.0): 3568, ('hey', 1.0): 76, ('jame', 1.0): 7, ('odd', 1.0): 2, (':/', 1.0): 5, ('pleas', 1.0): 97, ('call', 1.0): 37, ('contact', 1.0): 7, ('centr', 1.0): 2, ('02392441234', 1.0): 1, ('abl', 1.0): 8, ('assist', 1.0): 1, ('mani', 1.0): 33, ('thank', 1.0): 620, ('listen', 1.0): 16, ('last', 1.0): 47, ('night', 1.0): 68, ('bleed', 1.0): 2, ('amaz', 1.0): 51, ('track', 1.0): 5, ('scotland', 1.0): 2, ('congrat', 1.0): 21, ('yeaaah', 1.0): 1, ('yipppi', 1.0): 1, ('accnt', 1.0): 2, ('verifi', 1.0): 2, ('rqst', 1.0): 1, ('succeed', 1.0): 1, ('got', 1.0): 69, ('blue', 1.0): 9, ('tick', 1.0): 1, ('mark', 1.0): 1, ('fb', 1.0): 6, ('profil', 1.0): 2, ('15', 1.0): 5, ('day', 1.0): 246, ('one', 1.0): 129, ('irresist', 1.0): 2, ('flipkartfashionfriday', 1.0): 17, ('like', 1.0): 233, ('keep', 1.0): 68, ('love', 1.0): 400, ('custom', 1.0): 4, ('wait', 1.0): 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1, ('age', 1.0): 2, ('12', 1.0): 5, ('13', 1.0): 6, ('gatorad', 1.0): 1, ('seri', 1.0): 5, ('get', 1.0): 206, ('entri', 1.0): 4, ('lay', 1.0): 4, ('greet', 1.0): 5, ('card', 1.0): 8, ('rang', 1.0): 3, ('print', 1.0): 3, ('today', 1.0): 108, ('job', 1.0): 41, (':-)', 1.0): 692, (\"friend'\", 1.0): 3, ('lunch', 1.0): 5, ('yummm', 1.0): 1, ('nostalgia', 1.0): 1, ('tb', 1.0): 2, ('ku', 1.0): 1, ('id', 1.0): 8, ('conflict', 1.0): 1, ('help', 1.0): 41, (\"here'\", 1.0): 25, ('screenshot', 1.0): 3, ('work', 1.0): 110, ('hi', 1.0): 173, ('liv', 1.0): 2, ('hello', 1.0): 59, ('need', 1.0): 78, ('someth', 1.0): 28, ('u', 1.0): 175, ('fm', 1.0): 2, ('twitter', 1.0): 29, ('—', 1.0): 27, ('sure', 1.0): 58, ('thing', 1.0): 69, ('dm', 1.0): 39, ('x', 1.0): 72, (\"i'v\", 1.0): 35, ('heard', 1.0): 9, ('four', 1.0): 5, ('season', 1.0): 9, ('pretti', 1.0): 20, ('dope', 1.0): 2, ('penthous', 1.0): 1, ('obv', 1.0): 1, ('gobigorgohom', 1.0): 1, ('fun', 1.0): 58, (\"y'all\", 1.0): 3, ('yeah', 1.0): 47, 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      ]
    },
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      "source": [
        "# Logistic regression"
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        "# split the data into two pieces, one for training and one for testing (validation set) \n",
        "test_pos = all_positive_tweets[4000:]\n",
        "train_pos = all_positive_tweets[:4000]\n",
        "test_neg = all_negative_tweets[4000:]\n",
        "train_neg = all_negative_tweets[:4000]\n",
        "\n",
        "train_x = train_pos + train_neg \n",
        "test_x = test_pos + test_neg\n"
      ],
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        "id": "vujU0cph4gZP"
      },
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      "outputs": []
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    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "# combine positive and negative labels\n",
        "train_y = np.append(np.ones((len(train_pos), 1)), np.zeros((len(train_neg), 1)), axis=0)\n",
        "test_y = np.append(np.ones((len(test_pos), 1)), np.zeros((len(test_neg), 1)), axis=0)"
      ],
      "metadata": {
        "id": "YVVQqvan7AXe"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
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      "source": [
        "# Print the shape train and test sets\n",
        "print(\"train_y.shape = \" + str(train_y.shape))\n",
        "print(\"test_y.shape = \" + str(test_y.shape))"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "lNdzb5jB7ETV",
        "outputId": "e896f352-5595-4abe-8779-e8feb6a9f97f"
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        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "train_y.shape = (8000, 1)\n",
            "test_y.shape = (2000, 1)\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "# create frequency dictionary\n",
        "freqs = build_freqs(train_x, train_y)\n",
        "\n",
        "# check the output\n",
        "print(\"type(freqs) = \" + str(type(freqs)))\n",
        "print(\"len(freqs) = \" + str(len(freqs.keys())))"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "I2ggQgij7KTo",
        "outputId": "58e42195-89be-478f-ac37-01995f7de427"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "type(freqs) = <class 'dict'>\n",
            "len(freqs) = 11337\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "def sigmoid(z): \n",
        "    '''\n",
        "    Input:\n",
        "        z: is the input (can be a scalar or an array)\n",
        "    Output:\n",
        "        h: the sigmoid of z\n",
        "    '''\n",
        "    \n",
        "    # calculate the sigmoid of z\n",
        "    h = 1 / (1 + np.exp(-z))\n",
        "    \n",
        "    return h"
      ],
      "metadata": {
        "id": "R5qcvkVU7SpV"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "def gradientDescent(x, y, theta, alpha, num_iters):\n",
        "    '''\n",
        "    Input:\n",
        "        x: matrix of features which is (m,n+1)\n",
        "        y: corresponding labels of the input matrix x, dimensions (m,1)\n",
        "        theta: weight vector of dimension (n+1,1)\n",
        "        alpha: learning rate\n",
        "        num_iters: number of iterations you want to train your model for\n",
        "    Output:\n",
        "        J: the final cost\n",
        "        theta: your final weight vector\n",
        "    Hint: you might want to print the cost to make sure that it is going down.\n",
        "    '''\n",
        "    # get 'm', the number of rows in matrix x\n",
        "    m = x.shape[0]\n",
        "    \n",
        "    for i in range(0, num_iters):\n",
        "        \n",
        "        # get z, the dot product of x and theta\n",
        "        z = np.dot(x,theta)\n",
        "        \n",
        "        # get the sigmoid of z\n",
        "        h = sigmoid(z)\n",
        "        \n",
        "        # calculate the cost function\n",
        "        J = -1./m * (np.dot(y.transpose(), np.log(h)) + np.dot((1-y).transpose(),np.log(1-h)))    \n",
        "\n",
        "        # update the weights theta\n",
        "        theta = theta = theta - (alpha/m) * np.dot(x.transpose(),(h-y))\n",
        "        \n",
        "    J = float(J)\n",
        "    return J, theta"
      ],
      "metadata": {
        "id": "UG0nVZYi7Yjk"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "def extract_features(tweet, freqs):\n",
        "    '''\n",
        "    Input: \n",
        "        tweet: a list of words for one tweet\n",
        "        freqs: a dictionary corresponding to the frequencies of each tuple (word, label)\n",
        "    Output: \n",
        "        x: a feature vector of dimension (1,3)\n",
        "    '''\n",
        "    # process_tweet tokenizes, stems, and removes stopwords\n",
        "    word_l = process_tweet(tweet)\n",
        "    \n",
        "    # 3 elements in the form of a 1 x 3 vector\n",
        "    x = np.zeros((1, 3)) \n",
        "    \n",
        "    #bias term is set to 1\n",
        "    x[0,0] = 1 \n",
        "        \n",
        "    # loop through each word in the list of words\n",
        "    for word in word_l:\n",
        "        \n",
        "        # increment the word count for the positive label 1\n",
        "        x[0,1] += freqs.get((word, 1.0),0)\n",
        "        \n",
        "        # increment the word count for the negative label 0\n",
        "        x[0,2] += freqs.get((word, 0.0),0)\n",
        "        \n",
        "    assert(x.shape == (1, 3))\n",
        "    return x"
      ],
      "metadata": {
        "id": "7RF1MFDu7mN2"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "# collect the features 'x' and stack them into a matrix 'X'\n",
        "X = np.zeros((len(train_x), 3))\n",
        "for i in range(len(train_x)):\n",
        "    X[i, :]= extract_features(train_x[i], freqs)\n",
        "\n",
        "# training labels corresponding to X\n",
        "Y = train_y\n",
        "\n",
        "# Apply gradient descent\n",
        "J, theta = gradientDescent(X, Y, np.zeros((3, 1)), 1e-9, 1500)\n",
        "print(f\"The cost after training is {J:.8f}.\")\n",
        "print(f\"The resulting vector of weights is {[round(t, 8) for t in np.squeeze(theta)]}\")"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "BHDf72DO7vEZ",
        "outputId": "d80d4dec-ecee-41dc-bda8-3dd6149948d8"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "The cost after training is 0.24215527.\n",
            "The resulting vector of weights is [7e-08, 0.00052391, -0.00055517]\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "def predict_tweet(tweet, freqs, theta):\n",
        "    '''\n",
        "    Input: \n",
        "        tweet: a string\n",
        "        freqs: a dictionary corresponding to the frequencies of each tuple (word, label)\n",
        "        theta: (3,1) vector of weights\n",
        "    Output: \n",
        "        y_pred: the probability of a tweet being positive or negative\n",
        "    '''\n",
        "    \n",
        "    # extract the features of the tweet and store it into x\n",
        "    x = extract_features(tweet,freqs)\n",
        "    \n",
        "    # make the prediction using x and theta\n",
        "    y_pred = sigmoid(np.dot(x,theta))\n",
        "        \n",
        "    return y_pred"
      ],
      "metadata": {
        "id": "m5QpPIZH718A"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "# Run this cell to test your function\n",
        "for tweet in ['I am happy', 'I am bad', 'this movie should have been great.', 'great', 'great great', 'great great great', 'great great great great']:\n",
        "    print( '%s -> %f' % (tweet, predict_tweet(tweet, freqs, theta)))"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "CZCZMHXg73y_",
        "outputId": "3dee81c2-570b-49e2-ba12-fc7c9383c7a9"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "I am happy -> 0.518581\n",
            "I am bad -> 0.494339\n",
            "this movie should have been great. -> 0.515331\n",
            "great -> 0.515464\n",
            "great great -> 0.530899\n",
            "great great great -> 0.546274\n",
            "great great great great -> 0.561562\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "### Check performance using the test set"
      ],
      "metadata": {
        "id": "W-qC4ima8Fle"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "def test_logistic_regression(test_x, test_y, freqs, theta):\n",
        "    \"\"\"\n",
        "    Input: \n",
        "        test_x: a list of tweets\n",
        "        test_y: (m, 1) vector with the corresponding labels for the list of tweets\n",
        "        freqs: a dictionary with the frequency of each pair (or tuple)\n",
        "        theta: weight vector of dimension (3, 1)\n",
        "    Output: \n",
        "        accuracy: (# of tweets classified correctly) / (total # of tweets)\n",
        "    \"\"\"\n",
        "        \n",
        "    # the list for storing predictions\n",
        "    y_hat = []\n",
        "    \n",
        "    for tweet in test_x:\n",
        "        # get the label prediction for the tweet\n",
        "        y_pred = predict_tweet(tweet, freqs, theta)\n",
        "        \n",
        "        if y_pred > 0.5:\n",
        "            # append 1.0 to the list\n",
        "            y_hat.append(1)\n",
        "        else:\n",
        "            # append 0 to the list\n",
        "            y_hat.append(0)\n",
        "\n",
        "    # With the above implementation, y_hat is a list, but test_y is (m,1) array\n",
        "    # convert both to one-dimensional arrays in order to compare them using the '==' operator\n",
        "    accuracy = (y_hat==np.squeeze(test_y)).sum()/len(test_x)\n",
        "    \n",
        "    return accuracy"
      ],
      "metadata": {
        "id": "os1IQN5Y8FQ1"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "tmp_accuracy = test_logistic_regression(test_x, test_y, freqs, theta)\n",
        "print(f\"Logistic regression model's accuracy = {tmp_accuracy:.4f}\")"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "Z5mWCeEL8YPf",
        "outputId": "0fd43e50-0406-40f4-c1ad-646e2213cc08"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Logistic regression model's accuracy = 0.9950\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "### Error Analysis"
      ],
      "metadata": {
        "id": "vcuNquTh8dZN"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "# Some error analysis done for you\n",
        "print('Label Predicted Tweet')\n",
        "for x,y in zip(test_x,test_y):\n",
        "    y_hat = predict_tweet(x, freqs, theta)\n",
        "\n",
        "    if np.abs(y - (y_hat > 0.5)) > 0:\n",
        "        print('THE TWEET IS:', x)\n",
        "        print('THE PROCESSED TWEET IS:', process_tweet(x))\n",
        "        print('%d\\t%0.8f\\t%s' % (y, y_hat, ' '.join(process_tweet(x)).encode('ascii', 'ignore')))"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "XvXf63ww8ew7",
        "outputId": "b853be65-539c-4577-bcb6-9e570c4af1b2"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Label Predicted Tweet\n",
            "THE TWEET IS: @jaredNOTsubway @iluvmariah @Bravotv Then that truly is a LATERAL move! Now, we all know the Queen Bee is UPWARD BOUND : ) #MovingOnUp\n",
            "THE PROCESSED TWEET IS: ['truli', 'later', 'move', 'know', 'queen', 'bee', 'upward', 'bound', 'movingonup']\n",
            "1\t0.49996926\tb'truli later move know queen bee upward bound movingonup'\n",
            "THE TWEET IS: @MarkBreech Not sure it would be good thing 4 my bottom daring 2 say 2 Miss B but Im gonna be so stubborn on mouth soaping ! #NotHavingit :p\n",
            "THE PROCESSED TWEET IS: ['sure', 'would', 'good', 'thing', '4', 'bottom', 'dare', '2', 'say', '2', 'miss', 'b', 'im', 'gonna', 'stubborn', 'mouth', 'soap', 'nothavingit', ':p']\n",
            "1\t0.48636105\tb'sure would good thing 4 bottom dare 2 say 2 miss b im gonna stubborn mouth soap nothavingit :p'\n",
            "THE TWEET IS: I'm playing Brain Dots : ) #BrainDots\n",
            "http://t.co/UGQzOx0huu\n",
            "THE PROCESSED TWEET IS: [\"i'm\", 'play', 'brain', 'dot', 'braindot']\n",
            "1\t0.48370709\tb\"i'm play brain dot braindot\"\n",
            "THE TWEET IS: I'm playing Brain Dots : ) #BrainDots http://t.co/aOKldo3GMj http://t.co/xWCM9qyRG5\n",
            "THE PROCESSED TWEET IS: [\"i'm\", 'play', 'brain', 'dot', 'braindot']\n",
            "1\t0.48370709\tb\"i'm play brain dot braindot\"\n",
            "THE TWEET IS: I'm playing Brain Dots : ) #BrainDots http://t.co/R2JBO8iNww http://t.co/ow5BBwdEMY\n",
            "THE PROCESSED TWEET IS: [\"i'm\", 'play', 'brain', 'dot', 'braindot']\n",
            "1\t0.48370709\tb\"i'm play brain dot braindot\"\n",
            "THE TWEET IS: off to the park to get some sunlight : )\n",
            "THE PROCESSED TWEET IS: ['park', 'get', 'sunlight']\n",
            "1\t0.49578803\tb'park get sunlight'\n",
            "THE TWEET IS: @msarosh Uff Itna Miss karhy thy ap :p\n",
            "THE PROCESSED TWEET IS: ['uff', 'itna', 'miss', 'karhi', 'thi', 'ap', ':p']\n",
            "1\t0.48212914\tb'uff itna miss karhi thi ap :p'\n",
            "THE TWEET IS: @phenomyoutube u probs had more fun with david than me : (\n",
            "THE PROCESSED TWEET IS: ['u', 'prob', 'fun', 'david']\n",
            "0\t0.50020398\tb'u prob fun david'\n",
            "THE TWEET IS: pats jay : (\n",
            "THE PROCESSED TWEET IS: ['pat', 'jay']\n",
            "0\t0.50039295\tb'pat jay'\n",
            "THE TWEET IS: my beloved grandmother : ( https://t.co/wt4oXq5xCf\n",
            "THE PROCESSED TWEET IS: ['belov', 'grandmoth']\n",
            "0\t0.50000002\tb'belov grandmoth'\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "### Predict with your own tweet"
      ],
      "metadata": {
        "id": "4r-xEDDY8m6M"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "# Feel free to change the tweet below\n",
        "my_tweet = 'This is a ridiculously bright movie. The plot was terrible and I was sad until the ending!'\n",
        "print(process_tweet(my_tweet))\n",
        "y_hat = predict_tweet(my_tweet, freqs, theta)\n",
        "print(y_hat)\n",
        "if y_hat > 0.5:\n",
        "    print('Positive sentiment')\n",
        "else: \n",
        "    print('Negative sentiment')"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
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        },
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