27、机器学习在假新闻分类与云虚拟机选择中的应用

机器学习在假新闻分类与云虚拟机选择中的应用

1. 假新闻分类研究

在当今信息爆炸的时代，假新闻的传播给社会带来了严重的影响。为了有效识别假新闻，研究人员采用了机器学习方法，并对多种模型进行了比较和评估。

1.1 性能指标

为了比较不同模型的性能，使用了以下五个指标：
- 准确率（Accuracy） ：指机器学习分类器做出的正确预测数量，计算公式为 $Accuracy = \frac{TP + NP}{TP + FP + TN + FN}$。
- 精确率（Precision） ：指数据集中所有正例中真正正例的数量，计算公式为 $Precision = \frac{TP}{TP + FP}$。
- 召回率（Recall） ：指机器学习算法正确识别为属于给定类别的数据样本数量，计算公式为 $Recall = \frac{TP}{TP + FN}$。
- AUC ：指接收者操作特征（ROC）曲线下的面积，计算公式为 $AUC = \frac{TP rate + TN rate}{2}$。
- F1 - 分数（F1 - score） ：结合了精确率和召回率，计算公式为 $F1 - score = \frac{2 \times (precision \times recall)}{precision + recall}$。

其中，$TP$ 表示真正例，$TN$ 表示真反例，$FN$ 表示假反例，$FP$ 表示假正例。

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