29、机器学习在虚假新闻检测与农作物种植建议中的应用

机器学习在虚假新闻检测与农作物种植建议中的应用

1. 虚假新闻检测

1.1 TF - IDF 模型

TF - IDF（词频 - 逆文档频率）是一种常用的文本特征提取方法，用于评估一个词在文档集合中的重要性。
- 逆文档频率（IDF） ：其计算公式为 $IDF = log(\frac{Total\ number\ of\ documents}{Number\ of\ documents\ with\ term\ T})$。该公式衡量了一个词的普遍重要性，一个词在越少的文档中出现，其 IDF 值越高。
- TF - IDF 得分 ：最终的 TF - IDF 得分通过 $TF - IDF = Term\ Frequency × Inverse\ Document\ Frequency$ 计算得出。TF 是词频，即一个词在文档中出现的频率。

实现 TF - IDF 模型的步骤如下：
1. 使用 Python 的 scikit - learn 库中的 TfidfVectorizer 类，直接将 TF - IDF 方法应用于数据集，并提取相关特征矩阵。
2. 参数设置： stopword = 'english' ，去除英文停用词； max_df = 0.7 ，忽略那些在超过 70% 的文档中出现的词； max_features = 3000 ，只保留最重要的 3000 个特征； n_gram = (1, 3) ，考虑 1 -