Machine_Learning_Samples — ホテルレビュー分析サンプル

AI/ML
Machine_Learning_Samples — ホテルレビュー分析サンプル

Machine_Learning_Samples — ホテルレビュー分析サンプル

本リポジトリは、ホテルレビューを扱う小規模な機械学習サンプル集です。Jupyter Notebook と CSV データを用いてレビューの前処理、探索的データ解析、機械学習モデルの適用（分類やスコア予測など）を実践的に示すことを目的としています。学習用サンプルとして、NLP の基本的なパイプライン構築や評価手法の理解に適した構成です。（約300字）

https://github.com/Jalyn48595/Machine_Learning_Samples

概要

本リポジトリは、ホテルレビューを扱うサンプルプロジェクトで、Jupyter Notebook（Machine_Learning_Hotel_Reviews.ipynb）とレビューデータ（lv_hotel_reviews.csv）、および簡単な README で構成されています。Notebook 名からはレビューの前処理（クリーニング、トークン化）、探索的データ解析（頻度や分布の可視化）、機械学習モデルの学習・評価（分類や回帰予測）を行う教材的な内容が含まれていると推測できます。初学者が実践的に NLP パイプラインを学ぶのに適したサンプルです。（約300字）

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 5
  • ファイル数: 3
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • ホテルレビューを題材にした実践的な Jupyter Notebook。
  • 生データ（lv_hotel_reviews.csv）を用いたワークフロー例を収録。
  • 初学者向けに前処理から評価までの流れを一通り学べる構成。
  • 軽量でローカル実行可能、改変して実験しやすい。

技術的なポイント

Notebook の構成を推定すると、まずデータ読み込み（pandas）と基本統計・可視化（matplotlib / seaborn）による探索的データ解析が行われている可能性が高いです。NLP 側ではテキストクリーニング（小文字化、記号除去、ストップワード除去）、トークン化、必要に応じたステミング／レンマタイゼーションを通じて特徴抽出の準備をします。特徴量化は Bag-of-Words や TF-IDF を用いるのが一般的で、scikit-learn の CountVectorizer / TfidfVectorizer を用いたベクトル化、次いでロジスティック回帰、ナイーブベイズ、SVM などの分類器で学習・評価を行うワークフローが想定されます。モデル評価では混同行列、精度・再現率・F1 スコア、ROC-AUC 等を確認し、交差検証やハイパーパラメータ探索（GridSearchCV）で汎化性能を検討します。課題としてはクラス不均衡の扱い（重み付けやサンプリング）、語彙の多様性への対処、言語固有の前処理（もし “lv” がラトビア語やロケールを示す場合）の対応が挙げられます。拡張案としては、spaCy や transformers（BERT 等）を用いた事前学習モデルの転移学習、モデル保存（joblib / pickle）、Notebook の再現性確保のための requirements.txt / environment.yml の追加が有用です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • Machine_Learning_Hotel_Reviews.ipynb: file
  • README.md: file
  • lv_hotel_reviews.csv: file

まとめ

実践的なホテルレビュー解析の入門サンプル。拡張や比較実験に適しています。（約50字）

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Machine_Learning_Samples…