4、社交媒体网络暴力检测与紫外线辐射在医疗保健中的应用

社交媒体网络暴力检测与紫外线辐射在医疗保健中的应用

社交媒体网络暴力检测

数据集与模型准备

在社交媒体网络暴力检测的研究中，使用了维基百科的数据集，该数据集包含 100k 条数据，并按照 80:20 的比例划分为训练集和测试集。具体操作时，将参数 test_size 设置为 0.20，这样就确定了测试数据集的大小。划分好的数据集将被输入到支持向量机（SVM）分类器中。

SVM 是一种最优分类器，它能在特征空间中学习一个分类超平面，这个超平面到所有训练样本的距离最大。在这里，超平面的作用是将对象集合划分为欺凌和非欺凌两类。SVM 需要有标签的训练数据，其中欺凌评论标记为 1，非欺凌评论标记为 0，然后输出一个最优超平面，该超平面可以用于对其他样本进行分类。在本次研究中，使用的 SVM 核函数为径向基函数（rbf），参数 C 设置为 1.0，C 是一个正则化参数，正则化强度与 C 成反比。

模型性能评估

为了评估模型的性能，采用了十折交叉验证法，并分别计算了二元平均、微平均、宏平均和加权平均下的准确率、精确率、召回率和 F 分数。具体计算公式如下：
- 准确率（Accuracy）：是正确分类实例的百分比，计算公式为 $Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}$。
- 精确率（Precision）：是正确分类的数据元素与总分类实例数的比率，计算公式为 $Precision = \frac{TP}{TP + FP}$。
- 召回率（Recall）：是正确分类的少数类实例与实际少数类实例总数的比率，计算公式为 $Recall = \fr