53、机器学习在米佐新闻分类与软件缺陷预测中的应用

机器学习在米佐新闻分类与软件缺陷预测中的应用

在当今信息爆炸的时代，如何高效地处理和分析大量的数据成为了关键问题。机器学习技术在新闻分类和软件缺陷预测等领域展现出了巨大的潜力。本文将详细介绍米佐新闻分类和软件缺陷预测的相关研究，包括使用的技术、实验结果以及结论。

米佐新闻分类

在新闻分类方面，研究人员探索了多种机器学习技术，将米佐新闻文章分为三类：本地新闻、国家新闻和国际新闻。

1. 新闻预处理
   这是新闻分类中最重要且耗时的步骤。其目的是将每个文档用少量索引词表示，对文本数据进行清洗，为输入模型做准备。具体操作包括：

   • 数据清洗：确保数据集中没有损坏或空记录。
   • 去除无关信息：从数据中移除无关的单词，如分号、逗号、双引号、括号、特殊字符、多余文本、引号、感叹号和日期等。

2. 标签编码
   为了使新闻类别能够被机器读取，需要将其转换为数字格式。这是监督学习中准备结构化数据集的重要步骤。例如，国际新闻编码为 0，国家新闻编码为 1，本地新闻编码为 2。

3. 特征选择
   特征选择的目标是确定数据集中当前特征的重要性，并去除不重要的特征。通过仅使用相关数据并去除噪声，减少输入模型的变量数量。在本研究中，使用了词频 - 逆文档频率（TF - IDF）方法来识别特征。TF - IDF 公式如下：
   [tfidf_{i,j} = tf_{i,j} \times log(\fra