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摘要 - 社交媒体中的人们传播了许多信息，以更新其状态并与他人分享关键新闻。但是，这些平台中的大多数并未迅速验证个人或其帖子，人们无法手动识别假新闻。因此，需要一个能够检测假新闻的自动化系统。这项研究提出了使用四种机器学习算法构建模型。实验中采用的数据集是两个数据集的综合，其中包含几乎相等数量的有关政治的真实和虚假新闻文章。预处理阶段首先要通过删除标点符号，令牌化，特殊字符，白色空间，冗余单词消除，数字和英文字母，然后启动并停止数据离散化。然后，我们分析了收集到的数据，其中80％的数据最初用于训练每个模型。之后，应用四种明显的分类算法。使用新闻文章中的虚假新闻，诸如逻辑回归，决策树，随机森林和梯度提升分类器之类的方法。使用其余20％的数据评估了受过训练的分类器的精度。结果表明，决策树模型的最佳精度为99.60％，梯度提升为99.55％。此外，随机森林显示99.10％，逻辑回归98.99％。此外，我们还探索了根据混乱矩阵的结果获得最高精度，回忆，F1得分的最佳模型。索引术语 - 社会媒体，虚假新闻检测，机器学习，分类器，逻辑回归，决策树，随机森林，梯度提升。
使用机器学习技术的假新闻检测
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