問題の説明 与えられたデータセットには、様々な航空会社のツイッターアカウントのツイートデータが含まれています。 合計12列があり、そのうち1列はツイートの感情を指定しています。他のすべての列は、ツイートの内容、投稿場所、投稿時間、リツイートの有無など、様々な情報を提供します。 私のタスクは、与えられた他の列のすべてまたは一部を使用して、ツイートの感情を予測する機械学習/ディープラーニングモデルを構築することでした。 ## データの説明 データセットの各列の説明を以下に示します。 1. tweet_id -- ツイートのID 2. airline_sentiment -- ツイートの感情（目的変数） 3. airline_sentiment_confidence -- 与えられた感情が判断された確信度 4. negativereason_confidence -- ツイートの否定的理由が予測された確信度 5. name -- ツイートを投稿した人の名前 6. retweet_count -- リツイート数 7. text -- 感情を予測するツイートのテキスト 8. tweet_created -- ツイートが作成された時間 9. tweet_location -- ツイートが投稿された場所 10. user_timezone -- ツイートが投稿されたタイムゾーン 11. negativereason -- ユーザーが否定的なツイートを投稿した理由 12. airline -- ツイートが投稿された航空会社 啓発 このデータは、数値特徴と非数値特徴の良い組み合わせです。感情分析に使用できます。