# data[].attributes.body
Deberías tener en cuentas aspectos relacionados con el proceso de elegir las características de los textos que usarás para entrenar el clasificador. Este paso es muy importante influye en la calaidad del clasificador.
También tendrías que tener en cuenta el problema de disponer de conjuntos de datos desbalanceados.

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Exactamente como menciona Pablo lás métricas empleadas son la de precisión, recall y f-measure. También se suele emplear la exactitud y el área bájo la curva de la relación entre precisión y recall.
Otra estrategia de evaluación a la mencionada por Pablo es emplear X-fold-cross-validation en el cual la idea es dividir al conjunto de datos en X subconjuntos, entrenar el clasificador con los datos contenido en los conjuntos 1,...,X-1 y validarlo con el X-ésimo conjunto. Esta es la técnica más empleada para validar los algorimtos de análisis de sentimiento.

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Con respecto a la técnica quizá no se puede decir a priori cuál es la mejor para la situación que deseas estudiar. Más bien plantearía que realices una experimentación con distintas técnicas y resportes los resultados obtenidas por cada una. Por ejemplo, en análisis de sentimiento los algoritmos más empleados son SVM, Bayes, Máxima Entropía, Árboles de Decisión, Redes Neuronales.

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Como se plantea en el video, la construcción del dataset es el problema y emplear varios expertos para etiquetar grandes conjuntos de datos puede ser muy lento.
Una alternativa sería asignar etiquetas a los datos empleando varios servicios web que hacen análisis de sentimiento y a través de un sistema de votación otorgar el sentimiento a la sentencia.
De esta manera se podría crear un dataset para entrenar un clasificador.
Si bien al principio se emplean otros clasificadores, esto permite generar un clasificador propio y posteriormente evitarse el costo de tener que pagar un servicio de análisis de sentimiento.
Como sugiere Pablo, podría aleatoriamente tomarse una muestra de las etiquetas asignadas a los datos y expertos podrían corroborar las mismas. Si la mayoría esta de acuerdo se puede aceptar el etiquetado o sino el proceso se repite hasta que se reduzca el error.

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Nuevamente coincido con lo dicho por Pablo.
Quizas cuando tengas definida la respuesta a la pregunta anterior, esa decision tb te sirva para identificar cual es la tecnica mas conveniente (la aplicacion de algunas tecnicas esta condicionada por el formato de los datos, y muchas veces adaptarlos o modificarlos para hacerlos viables resulta muuuuy complejo).

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Pablo ya contesto :)

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Conjunto de interacciones  para entrenar clasificador

# data[].attributes.subject
Conjunto de interacciones  para entrenar clasificador

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Coincido con lo dicho por Pablo antes.
Para entrenar un clasificador deberias tener un conjunto de dialogos dde ya esten indicados los sentimientos contenidos en cada contribucion (obviamente tb antes se debio definir los "tipos" de sentimientos q se reconoceran).
Una alternativa seria q alguien analice dialogos disponibles y efectue esa clasifcacion a mano (muy tedioso y laborioso tal como dijo Pablo)
Otra alternativa seria disponer de una herramienta de dialogo q permita al usuario indicar sus sentimiento cuando realiza algun aporte a la conversacion (soluciona el problema de la alternativa anterior pero aparece la necesidad de tener un soft con esas funcionalidades desarrolladas y tb tiempo para llevar a cabo experiencias reales con usuarios)

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la estrategia usual para evaluar un clasificador consiste en dividir los datos en conjunto de entrenamiento (66%) y conjunto de prueba (33%).  Utilizando el conjunto de pruebas se calculan las metricas de precisión, recall y f-measure

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la elección del algoritmo creo depende de las caracteristicas de los datos disponibles.
*SVM: este algoritmo tiene la ventaja de funcionar bien con espacios de caracteristicas grandes. Si para clasificar el texto se considera como caracteristica el lema, svm tendría buen desempéño con 1000, 10 000 o 100 000 lemas distintos presentes en los documentos.
*SVMU: existe una versión de svm denominada svm con margenes desiguales que fue creado para los casos donde la cantidad de ejemplos positivos de entrenamiento es pequeña en relación a la cantidad de ejemplos negativos.
*PAUM: es un perceptron con margenes desiguales muy conveniente cuando  la cantidad de ejemplos positivos de entrenamiento es pequeña en relación a la cantidad de ejemplos negativos.

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Considerando que se busca construir un clasificador, en primer lugar se necesita un conjunto de conversaciones. En segundo lugar, dos o más expertos (analizadores humanos) que asignen manualmente etiquetas a las conversaciones. La desventaja del análisis manual es que es un proceso tedioso y que consume mucho tiempo. En este contexto se podría aliviar la tarea de los expertos pre asignando la categoria/sentimiento a las conversaciones. Si el experto está de acuerdo dejaría la categoria sugerida, y si no está de acuerdo la podría cambiar. Pero para que esta opción sea viable se precisa de la existencia de un clasificador.

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1)- Visualiza el vídeo en el siguiente link: https://www.youtube.com/watch?v=uos0aMd-9PQ

2)-Responde las preguntas de forma grupal.

3)- Realiza sugerencia e ideas que tengan que ver con las preguntas y lo visualizado en el vídeo.

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¿Cómo medirías la fiabilidad de un modelo de clasificación?

# data[].attributes.subject
¿Cómo medirías la fiabilidad de un modelo de clasificación?

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¿Que técnicas de aprendizaje de máquina recomiendas para construir clasificador?

# data[].attributes.subject
¿Que técnicas de aprendizaje de máquina recomiendas para construir clasificador?

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¿Cómo construirías un conjuntos de conversaciones que permita entrenar un analizador de sentimientos ?

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¿Cómo construirías un conjuntos de conversaciones que permita entrenar un analizador de sentimientos ?