NLP_2_Sentimental_Classification_Logistic_Regression_.ipynb

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        "from nltk.corpus import twitter_samples    # sample Twitter dataset from NLTK\n",
        "import matplotlib.pyplot as plt            # library for visualization\n",
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        "from os import getcwd\n",
        "import pandas as pd                 # Library for Dataframes \n"
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            "[nltk_data] Downloading package twitter_samples to /root/nltk_data...\n",
            "[nltk_data]   Unzipping corpora/twitter_samples.zip.\n"
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        "all_positive_tweets = twitter_samples.strings('positive_tweets.json')\n",
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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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          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "[nltk_data] Downloading package stopwords to /root/nltk_data...\n",
            "[nltk_data]   Unzipping corpora/stopwords.zip.\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "execute_result",
          "data": {
            "text/plain": [
              "True"
            ]
          },
          "metadata": {},
          "execution_count": 8
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "aeJ6hwWmVG8B"
      },
      "source": [
        "import re                                  # library for regular expression operations\n",
        "import string                              # for string operations\n",
        "\n",
        "from nltk.corpus import stopwords          # module for stop words that come with NLTK\n",
        "from nltk.stem import PorterStemmer        # module for stemming\n",
        "from nltk.tokenize import TweetTokenizer   # module for tokenizing strings"
      ],
      "execution_count": 9,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "3H6b8GV_VLTu",
        "outputId": "a7fef8f4-3ffe-4c23-83c9-1b106ddb82da"
      },
      "source": [
        "print('\\033[92m' + tweet)\n",
        "print('\\033[94m')\n",
        "\n",
        "# remove old style retweet text \"RT\"\n",
        "tweet2 = re.sub(r'^RT[\\s]+', '', tweet)\n",
        "\n",
        "# remove hyperlinks\n",
        "tweet2 = re.sub(r'https?:\\/\\/.*[\\r\\n]*', '', tweet2)\n",
        "\n",
        "# remove hashtags\n",
        "# only removing the hash # sign from the word\n",
        "tweet2 = re.sub(r'#', '', tweet2)\n",
        "\n",
        "print(tweet2)"
      ],
      "execution_count": 10,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "\u001b[92mMy beautiful sunflowers on a sunny Friday morning off :) #sunflowers #favourites #happy #Friday off… https://t.co/3tfYom0N1i\n",
            "\u001b[94m\n",
            "My beautiful sunflowers on a sunny Friday morning off :) sunflowers favourites happy Friday off… \n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "7f6iFsfWVO6m",
        "outputId": "165e2f90-446e-41f0-d3c0-b3ac23d40699"
      },
      "source": [
        "print()\n",
        "print('\\033[92m' + tweet2)\n",
        "print('\\033[94m')\n",
        "\n",
        "# instantiate tokenizer class\n",
        "tokenizer = TweetTokenizer(preserve_case=False, strip_handles=True,\n",
        "                               reduce_len=True)\n",
        "\n",
        "# tokenize tweets\n",
        "tweet_tokens = tokenizer.tokenize(tweet2)\n",
        "\n",
        "print()\n",
        "print('Tokenized string:')\n",
        "print(tweet_tokens)"
      ],
      "execution_count": 11,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "\n",
            "\u001b[92mMy beautiful sunflowers on a sunny Friday morning off :) sunflowers favourites happy Friday off… \n",
            "\u001b[94m\n",
            "\n",
            "Tokenized string:\n",
            "['my', 'beautiful', 'sunflowers', 'on', 'a', 'sunny', 'friday', 'morning', 'off', ':)', 'sunflowers', 'favourites', 'happy', 'friday', 'off', '…']\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "vd79USRCVTLQ",
        "outputId": "6e56e7de-eed2-4fa4-9631-58533116f8d3"
      },
      "source": [
        "#Import the english stop words list from NLTK\n",
        "stopwords_english = stopwords.words('english') \n",
        "\n",
        "print('Stop words\\n')\n",
        "print(stopwords_english)\n",
        "\n",
        "print('\\nPunctuation\\n')\n",
        "print(string.punctuation)"
      ],
      "execution_count": 12,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Stop words\n",
            "\n",
            "['i', 'me', 'my', 'myself', 'we', 'our', 'ours', 'ourselves', 'you', \"you're\", \"you've\", \"you'll\", \"you'd\", 'your', 'yours', 'yourself', 'yourselves', 'he', 'him', 'his', 'himself', 'she', \"she's\", 'her', 'hers', 'herself', 'it', \"it's\", 'its', 'itself', 'they', 'them', 'their', 'theirs', 'themselves', 'what', 'which', 'who', 'whom', 'this', 'that', \"that'll\", 'these', 'those', 'am', 'is', 'are', 'was', 'were', 'be', 'been', 'being', 'have', 'has', 'had', 'having', 'do', 'does', 'did', 'doing', 'a', 'an', 'the', 'and', 'but', 'if', 'or', 'because', 'as', 'until', 'while', 'of', 'at', 'by', 'for', 'with', 'about', 'against', 'between', 'into', 'through', 'during', 'before', 'after', 'above', 'below', 'to', 'from', 'up', 'down', 'in', 'out', 'on', 'off', 'over', 'under', 'again', 'further', 'then', 'once', 'here', 'there', 'when', 'where', 'why', 'how', 'all', 'any', 'both', 'each', 'few', 'more', 'most', 'other', 'some', 'such', 'no', 'nor', 'not', 'only', 'own', 'same', 'so', 'than', 'too', 'very', 's', 't', 'can', 'will', 'just', 'don', \"don't\", 'should', \"should've\", 'now', 'd', 'll', 'm', 'o', 're', 've', 'y', 'ain', 'aren', \"aren't\", 'couldn', \"couldn't\", 'didn', \"didn't\", 'doesn', \"doesn't\", 'hadn', \"hadn't\", 'hasn', \"hasn't\", 'haven', \"haven't\", 'isn', \"isn't\", 'ma', 'mightn', \"mightn't\", 'mustn', \"mustn't\", 'needn', \"needn't\", 'shan', \"shan't\", 'shouldn', \"shouldn't\", 'wasn', \"wasn't\", 'weren', \"weren't\", 'won', \"won't\", 'wouldn', \"wouldn't\"]\n",
            "\n",
            "Punctuation\n",
            "\n",
            "!\"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "pkPS9qpMVXjI",
        "outputId": "b298ba08-456d-4ed4-bb5d-6c0f953b758b"
      },
      "source": [
        "\n",
        "print()\n",
        "print('\\033[92m')\n",
        "print(tweet_tokens)\n",
        "print('\\033[94m')\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",
        "print('removed stop words and punctuation:')\n",
        "print(tweets_clean)\n"
      ],
      "execution_count": 13,
      "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', '…']\n",
            "\u001b[94m\n",
            "removed stop words and punctuation:\n",
            "['beautiful', 'sunflowers', 'sunny', 'friday', 'morning', ':)', 'sunflowers', 'favourites', 'happy', 'friday', '…']\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "LmS5998SVeHR",
        "outputId": "ed47d55b-e881-4a40-a8e9-ee93a5bc6c2e"
      },
      "source": [
        "print()\n",
        "print('\\033[92m')\n",
        "print(tweets_clean)\n",
        "print('\\033[94m')\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",
        "print('stemmed words:')\n",
        "print(tweets_stem)"
      ],
      "execution_count": 14,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "\n",
            "\u001b[92m\n",
            "['beautiful', 'sunflowers', 'sunny', 'friday', 'morning', ':)', 'sunflowers', 'favourites', 'happy', 'friday', '…']\n",
            "\u001b[94m\n",
            "stemmed words:\n",
            "['beauti', 'sunflow', 'sunni', 'friday', 'morn', ':)', 'sunflow', 'favourit', 'happi', 'friday', '…']\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "ND8Ze7PJXL5i"
      },
      "source": [
        "def process_tweet(tweet):\n",
        "    \"\"\"Process tweet function.\n",
        "    Input:\n",
        "        tweet: a string containing a tweet\n",
        "    Output:\n",
        "        tweets_clean: a list of words containing the processed tweet\n",
        "\n",
        "    \"\"\"\n",
        "    stemmer = PorterStemmer()\n",
        "    stopwords_english = stopwords.words('english')\n",
        "    # remove stock market tickers like $GE\n",
        "    tweet = re.sub(r'\\$\\w*', '', tweet)\n",
        "    # remove old style retweet text \"RT\"\n",
        "    tweet = re.sub(r'^RT[\\s]+', '', tweet)\n",
        "    # remove hyperlinks\n",
        "    tweet = re.sub(r'https?:\\/\\/.*[\\r\\n]*', '', tweet)\n",
        "    # remove hashtags\n",
        "    # only removing the hash # sign from the word\n",
        "    tweet = re.sub(r'#', '', tweet)\n",
        "    # tokenize tweets\n",
        "    tokenizer = TweetTokenizer(preserve_case=False, strip_handles=True,\n",
        "                               reduce_len=True)\n",
        "    tweet_tokens = tokenizer.tokenize(tweet)\n",
        "\n",
        "    tweets_clean = []\n",
        "    for word in tweet_tokens:\n",
        "        if (word not in stopwords_english and  # remove stopwords\n",
        "                word not in string.punctuation):  # remove punctuation\n",
        "            # tweets_clean.append(word)\n",
        "            stem_word = stemmer.stem(word)  # stemming word\n",
        "            tweets_clean.append(stem_word)\n",
        "\n",
        "    return tweets_clean"
      ],
      "execution_count": 18,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "7aNZBbnOVkgL"
      },
      "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"
      ],
      "execution_count": 29,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "VS1XVoWQXpPt",
        "outputId": "23ecf9f1-af13-4c78-c37b-967fb684841a"
      },
      "source": [
        "tweets = all_positive_tweets + all_negative_tweets\n",
        "print(\"Number of tweets: \", len(tweets))"
      ],
      "execution_count": 30,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Number of tweets:  10000\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "uZw_mJccYAi0"
      },
      "source": [
        "labels = np.append(np.ones((len(all_positive_tweets))), np.zeros((len(all_negative_tweets))))"
      ],
      "execution_count": 31,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "lL93-0utWIvo",
        "outputId": "4fb6481e-6da7-4a7c-c264-a98cdd87bc71"
      },
      "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)}')"
      ],
      "execution_count": 32,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "type(freqs) = <class 'dict'>\n",
            "len(freqs) = 13076\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "JMFOTmLuXdXb",
        "outputId": "3c0cc1be-99ec-470b-91d4-7cbc9a2e5764"
      },
      "source": [
        "print(freqs)"
      ],
      "execution_count": 33,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
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1, ('huhuh', 0.0): 1, ('heartburn', 0.0): 1, ('awalmu', 0.0): 1, ('njareeem', 0.0): 1, ('maggi', 0.0): 1, ('psycho', 0.0): 1, ('wahhh', 0.0): 1, ('abudhabi', 0.0): 1, ('hiby', 0.0): 1, ('shareyoursumm', 0.0): 1, ('b8', 0.0): 1, ('must.b', 0.0): 1, ('dairi', 0.0): 1, ('produxt', 0.0): 1, ('lactos', 0.0): 2, ('midland', 0.0): 1, ('knacker', 0.0): 1, ('footag', 0.0): 1, ('lifeless', 0.0): 1, ('shell', 0.0): 1, ('44', 0.0): 1, ('7782', 0.0): 1, ('pengen', 0.0): 1, ('girlll', 0.0): 1, ('tsunami', 0.0): 1, ('indi', 0.0): 1, ('nick', 0.0): 1, ('tirad', 0.0): 1, ('stoop', 0.0): 1, ('lower', 0.0): 1, ('role', 0.0): 1, ('thunder', 0.0): 1, ('paradis', 0.0): 1, ('habit', 0.0): 1, ('facad', 0.0): 1, ('democraci', 0.0): 1, ('brat', 0.0): 1, ('tb', 0.0): 1, (\"o'\", 0.0): 1, ('bade', 0.0): 1, ('fursat', 0.0): 1, ('usey', 0.0): 2, ('banaya', 0.0): 1, ('uppar', 0.0): 1, ('waal', 0.0): 1, ('ney', 0.0): 1, ('afso', 0.0): 1, ('hums', 0.0): 1, ('dur', 0.0): 1, ('wo', 0.0): 1, (\"who'd\", 0.0): 1, ('naruhina', 0.0): 1, ('namee', 0.0): 1, ('haiqal', 0.0): 1, ('360hr', 0.0): 1, ('picc', 0.0): 1, ('instor', 0.0): 1, ('pre-vot', 0.0): 1, ('5th', 0.0): 1, ('usernam', 0.0): 1, ('minho', 0.0): 1, ('durian', 0.0): 1, ('strudel', 0.0): 1, ('tsk', 0.0): 1, ('marin', 0.0): 1, ('kailan', 0.0): 1, ('separ', 0.0): 1, ('payday', 0.0): 1, ('payhour', 0.0): 1, ('immedi', 0.0): 1, ('natur', 0.0): 1, ('pre-ord', 0.0): 1, ('fwm', 0.0): 1, ('guppi', 0.0): 1, ('poorkid', 0.0): 1, ('lack', 0.0): 1, ('misunderstood', 0.0): 1, ('cuddli', 0.0): 1, ('scratch', 0.0): 1, ('thumb', 0.0): 1, ('compens', 0.0): 1, ('kirkiri', 0.0): 1, ('phase', 0.0): 1, ('wonho', 0.0): 1, ('visual', 0.0): 1, (\"='(\", 0.0): 1, ('mission', 0.0): 1, ('pap', 0.0): 1, ('danzel', 0.0): 1, ('craft', 0.0): 1, ('devil', 0.0): 1, ('phil', 0.0): 1, ('sheff', 0.0): 1, ('york', 0.0): 1, ('visa', 0.0): 1, ('gim', 0.0): 1, ('bench', 0.0): 1, ('harm', 0.0): 1, ('yolo', 0.0): 1, ('bloat', 0.0): 1, ('olli', 0.0): 1, ('alterni', 0.0): 1, ('earth', 0.0): 1, ('influenc', 0.0): 1, ('overal', 0.0): 1, ('continent', 0.0): 1, ('🔫', 0.0): 1, ('tank', 0.0): 1, ('thirsti', 0.0): 1, ('konami', 0.0): 1, ('polici', 0.0): 1, ('ranti', 0.0): 1, ('atm', 0.0): 1, ('pervers', 0.0): 1, ('bylfnnz', 0.0): 1, ('ban', 0.0): 1, ('failsatlif', 0.0): 1, ('press', 0.0): 1, ('duper', 0.0): 1, ('waaah', 0.0): 1, ('jaebum', 0.0): 1, ('ahmad', 0.0): 1, ('maslan', 0.0): 1, ('hull', 0.0): 1, ('misser', 0.0): 1}\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "1zik6IxcYQUB",
        "outputId": "38a2d6b6-089c-4221-b4f8-e19e3338716e"
      },
      "source": [
        "# select some words to appear in the report. we will assume that each word is unique (i.e. no duplicates)\n",
        "keys = ['happi', 'merri', 'nice', 'good', 'bad', 'sad', 'mad', 'best', 'pretti',\n",
        "        '❤', ':)', ':(', '😒', '😬', '😄', '😍', '♛',\n",
        "        'song', 'idea', 'power', 'play', 'magnific']\n",
        "\n",
        "# list representing our table of word counts.\n",
        "# each element consist of a sublist with this pattern: [<word>, <positive_count>, <negative_count>]\n",
        "data = []\n",
        "\n",
        "# loop through our selected words\n",
        "for word in keys:\n",
        "    \n",
        "    # initialize positive and negative counts\n",
        "    pos = 0\n",
        "    neg = 0\n",
        "    \n",
        "    # retrieve number of positive counts\n",
        "    if (word, 1) in freqs:\n",
        "        pos = freqs[(word, 1)]\n",
        "        \n",
        "    # retrieve number of negative counts\n",
        "    if (word, 0) in freqs:\n",
        "        neg = freqs[(word, 0)]\n",
        "        \n",
        "    # append the word counts to the table\n",
        "    data.append([word, pos, neg])\n",
        "    \n",
        "data"
      ],
      "execution_count": 34,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "execute_result",
          "data": {
            "text/plain": [
              "[['happi', 211, 25],\n",
              " ['merri', 1, 0],\n",
              " ['nice', 98, 19],\n",
              " ['good', 238, 101],\n",
              " ['bad', 18, 73],\n",
              " ['sad', 5, 123],\n",
              " ['mad', 4, 11],\n",
              " ['best', 65, 22],\n",
              " ['pretti', 20, 15],\n",
              " ['❤', 29, 21],\n",
              " [':)', 3568, 2],\n",
              " [':(', 1, 4571],\n",
              " ['😒', 1, 3],\n",
              " ['😬', 0, 2],\n",
              " ['😄', 5, 1],\n",
              " ['😍', 2, 1],\n",
              " ['♛', 0, 210],\n",
              " ['song', 22, 27],\n",
              " ['idea', 26, 10],\n",
              " ['power', 7, 6],\n",
              " ['play', 46, 48],\n",
              " ['magnific', 2, 0]]"
            ]
          },
          "metadata": {},
          "execution_count": 34
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 572
        },
        "id": "HD1OYW6tYUsK",
        "outputId": "efa99c4d-dc12-4bae-a42a-c12c92f05d76"
      },
      "source": [
        "fig, ax = plt.subplots(figsize = (8, 8))\n",
        "\n",
        "# convert positive raw counts to logarithmic scale. we add 1 to avoid log(0)\n",
        "x = np.log([x[1] + 1 for x in data])  \n",
        "\n",
        "# do the same for the negative counts\n",
        "y = np.log([x[2] + 1 for x in data]) \n",
        "\n",
        "# Plot a dot for each pair of words\n",
        "ax.scatter(x, y)  \n",
        "\n",
        "# assign axis labels\n",
        "plt.xlabel(\"Log Positive count\")\n",
        "plt.ylabel(\"Log Negative count\")\n",
        "\n",
        "# Add the word as the label at the same position as you added the points just before\n",
        "for i in range(0, len(data)):\n",
        "    ax.annotate(data[i][0], (x[i], y[i]), fontsize=12)\n",
        "\n",
        "ax.plot([0, 9], [0, 9], color = 'red') # Plot the red line that divides the 2 areas.\n",
        "plt.show()"
      ],
      "execution_count": 35,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stderr",
          "text": [
            "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:214: RuntimeWarning: Glyph 128556 missing from current font.\n",
            "  font.set_text(s, 0.0, flags=flags)\n",
            "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:183: RuntimeWarning: Glyph 128556 missing from current font.\n",
            "  font.set_text(s, 0, flags=flags)\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "display_data",
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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')\n",
        "\n",
        "tweets = all_positive_tweets + all_negative_tweets ## Concatenate the lists. \n",
        "labels = np.append(np.ones((len(all_positive_tweets),1)), np.zeros((len(all_negative_tweets),1)), axis = 0)\n",
        "\n",
        "# split the data into two pieces, one for training and one for testing (validation set) \n",
        "train_pos  = all_positive_tweets[:4000]\n",
        "train_neg  = all_negative_tweets[:4000]\n",
        "\n",
        "train_x = train_pos + train_neg \n",
        "\n",
        "print(\"Number of tweets: \", len(train_x))"
      ],
      "execution_count": 37,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Number of tweets:  8000\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
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        "outputId": "bfae6b2b-731a-48c3-d5c6-20573692e112"
      },
      "source": [
        "#the creation of the numerical features needed for the Logistic regression model. In order not to interfere with it,\n",
        "#we have previously calculated and stored these features in a CSV file for the entire training set.\n",
        "data = pd.read_csv('logistic_features.csv'); # Load a 3 columns csv file using pandas function\n",
        "data.head(10) # Print the first 10 data entries"
      ],
      "execution_count": 39,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "execute_result",
          "data": {
            "text/html": [
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              "    }\n",
              "\n",
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              "        vertical-align: top;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .dataframe thead th {\n",
              "        text-align: right;\n",
              "    }\n",
              "</style>\n",
              "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
              "  <thead>\n",
              "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
              "      <th></th>\n",
              "      <th>bias</th>\n",
              "      <th>positive</th>\n",
              "      <th>negative</th>\n",
              "      <th>sentiment</th>\n",
              "    </tr>\n",
              "  </thead>\n",
              "  <tbody>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>0</th>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "      <td>3020.0</td>\n",
              "      <td>61.0</td>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>1</th>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "      <td>3573.0</td>\n",
              "      <td>444.0</td>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>2</th>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "      <td>3005.0</td>\n",
              "      <td>115.0</td>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>3</th>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "      <td>2862.0</td>\n",
              "      <td>4.0</td>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>4</th>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "      <td>3119.0</td>\n",
              "      <td>225.0</td>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>5</th>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "      <td>2955.0</td>\n",
              "      <td>119.0</td>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>6</th>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "      <td>3934.0</td>\n",
              "      <td>538.0</td>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>7</th>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "      <td>3162.0</td>\n",
              "      <td>276.0</td>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>8</th>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "      <td>628.0</td>\n",
              "      <td>189.0</td>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>9</th>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "      <td>264.0</td>\n",
              "      <td>112.0</td>\n",
              "      <td>1.0</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "  </tbody>\n",
              "</table>\n",
              "</div>"
            ],
            "text/plain": [
              "   bias  positive  negative  sentiment\n",
              "0   1.0    3020.0      61.0        1.0\n",
              "1   1.0    3573.0     444.0        1.0\n",
              "2   1.0    3005.0     115.0        1.0\n",
              "3   1.0    2862.0       4.0        1.0\n",
              "4   1.0    3119.0     225.0        1.0\n",
              "5   1.0    2955.0     119.0        1.0\n",
              "6   1.0    3934.0     538.0        1.0\n",
              "7   1.0    3162.0     276.0        1.0\n",
              "8   1.0     628.0     189.0        1.0\n",
              "9   1.0     264.0     112.0        1.0"
            ]
          },
          "metadata": {},
          "execution_count": 39
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
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      },
      "source": [
        "# Each feature is labeled as bias, positive and negative\n",
        "X = data[['bias', 'positive', 'negative']].values # Get only the numerical values of the dataframe\n",
        "Y = data['sentiment'].values; # Put in Y the corresponding labels or sentiments\n",
        "\n",
        "print(X.shape) # Print the shape of the X part\n",
        "print(X) # Print some rows of X"
      ],
      "execution_count": 40,
      "outputs": [
        {
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          "name": "stdout",
          "text": [
            "(8000, 3)\n",
            "[[1.000e+00 3.020e+03 6.100e+01]\n",
            " [1.000e+00 3.573e+03 4.440e+02]\n",
            " [1.000e+00 3.005e+03 1.150e+02]\n",
            " ...\n",
            " [1.000e+00 1.440e+02 7.830e+02]\n",
            " [1.000e+00 2.050e+02 3.890e+03]\n",
            " [1.000e+00 1.890e+02 3.974e+03]]\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "l1iftAz2ZRvX"
      },
      "source": [
        "theta = [7e-08, 0.0005239, -0.00055517]"
      ],
      "execution_count": 41,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
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        "id": "DqTTtRsyZW_x",
        "outputId": "88613810-004e-4aff-ce3a-ba105cbfaca4"
      },
      "source": [
        "# Plot the samples using columns 1 and 2 of the matrix\n",
        "fig, ax = plt.subplots(figsize = (8, 8))\n",
        "\n",
        "colors = ['red', 'green']\n",
        "\n",
        "# Color based on the sentiment Y\n",
        "ax.scatter(X[:,1], X[:,2], c=[colors[int(k)] for k in Y], s = 0.1)  # Plot a dot for each pair of words\n",
        "plt.xlabel(\"Positive\")\n",
        "plt.ylabel(\"Negative\")"
      ],
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          "data": {
            "text/plain": [
              "Text(0, 0.5, 'Negative')"
            ]
          },
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          "execution_count": 42
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
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            "text/plain": [
              "<Figure size 576x576 with 1 Axes>"
            ]
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          "metadata": {
            "needs_background": "light"
          }
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      ]
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      "metadata": {
        "id": "sM7NkvPeZZog"
      },
      "source": [
        "# Equation for the separation plane\n",
        "# It give a value in the negative axe as a function of a positive value\n",
        "# f(pos, neg, W) = w0 + w1 * pos + w2 * neg = 0\n",
        "# s(pos, W) = (w0 - w1 * pos) / w2\n",
        "def neg(theta, pos):\n",
        "    return (-theta[0] - pos * theta[1]) / theta[2]\n",
        "\n",
        "# Equation for the direction of the sentiments change\n",
        "# We don't care about the magnitude of the change. We are only interested \n",
        "# in the direction. So this direction is just a perpendicular function to the \n",
        "# separation plane\n",
        "# df(pos, W) = pos * w2 / w1\n",
        "def direction(theta, pos):\n",
        "    return    pos * theta[2] / theta[1]"
      ],
      "execution_count": 43,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 497
        },
        "id": "v0c4edbgZfpZ",
        "outputId": "9ec140af-d13d-4e73-8548-f8df74ab6c8b"
      },
      "source": [
        "# Plot the samples using columns 1 and 2 of the matrix\n",
        "fig, ax = plt.subplots(figsize = (8, 8))\n",
        "\n",
        "colors = ['red', 'green']\n",
        "\n",
        "# Color base on the sentiment Y\n",
        "ax.scatter(X[:,1], X[:,2], c=[colors[int(k)] for k in Y], s = 0.1)  # Plot a dot for each pair of words\n",
        "plt.xlabel(\"Positive\")\n",
        "plt.ylabel(\"Negative\")\n",
        "\n",
        "# Now lets represent the logistic regression model in this chart. \n",
        "maxpos = np.max(X[:,1])\n",
        "\n",
        "offset = 5000 # The pos value for the direction vectors origin\n",
        "\n",
        "# Plot a gray line that divides the 2 areas.\n",
        "ax.plot([0,  maxpos], [neg(theta, 0),   neg(theta, maxpos)], color = 'gray') \n",
        "\n",
        "# Plot a green line pointing to the positive direction\n",
        "ax.arrow(offset, neg(theta, offset), offset, direction(theta, offset), head_width=500, head_length=500, fc='g', ec='g')\n",
        "# Plot a red line pointing to the negative direction\n",
        "ax.arrow(offset, neg(theta, offset), -offset, -direction(theta, offset), head_width=500, head_length=500, fc='r', ec='r')\n",
        "\n",
        "plt.show()"
      ],
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      "outputs": [
        {
          "output_type": "display_data",
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