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개발일지

📄 네이버 쇼핑 리뷰 데이터를 이용해 각각 긍정/부정 리뷰의 워드 클라우드를 만들어보고, 긍정/부정을 분류할 수 있는 모델을 만들어보세요. 새로운 리뷰를 보고 긍정적인지, 부정적인지를 분류할 수 있는 모델을 만들면 완성!('너무 배송이 느리고 별로에요' 라는 리뷰를 부정리뷰라고 잘 분류한 것을 볼 수 있습니다. (아래 예시는 부정 리뷰는 0, 긍정 리뷰는 1 이라는 번호를 부여하고 예측을 진행한 것입니다. 아래 순서대로 시작해보세요! Colab에서 한글 사용을 위한 세팅하기 앞서 강의에서 진행했던 것과 마찬가지로 Colab에서 한글을 사용하기 위한 셋팅을 진행하겠습니다. [코드스니펫] - 한글 사용을 위한 세팅 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as..

첫번째 과제로 한번 도 해보지 못한 일을 시작하였다.. 머리가 터질것같아 풀이와 함께 돌려보았다. 그나마 나아졌다 @풀이 정답@ import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup headers = {'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36'} data = requests.get('https://www.genie.co.kr/chart/top200?ditc=D&ymd=20211103&hh=13&rtm=N&pg=1',headers=headers) soup..