Descrivi l'ultimo compito di ML risolto secondo lo schema: obiettivo, dati, metrica di qualità, algoritmo ML e risultato

Цель: Построить модель для классификации отзывов пользователей на положительные и отрицательные.

Данные: Набор текстовых отзывов с метками (положительный/отрицательный), около 10 000 примеров.

Метрика качества: Accuracy (точность классификации) и F1-score для оценки баланса между precision и recall.

ML-алгоритм: Использовалась модель логистической регрессии с TF-IDF векторизацией текста.

Результат: Модель достигла точности около 85% и F1-score 0.84 на тестовой выборке, что позволило эффективно автоматизировать анализ отзывов и выделять негативные для оперативного реагирования.