Проект: Выявление фейковых новостей

Данный проект реализует пайплайн машинного обучения для точной классификации новостных статей на категории 'REAL' (реальные) и 'FAKE' (фейковые). Решение использует методы обработки естественного языка (NLP).

Ключевые характеристики

• Предобработка текста: Включает очистку текста и токенизацию для подготовки данных.
• Оптимизированное извлечение признаков TF-IDF.
• Классификация PassiveAggressiveClassifier.
• Оценка модели: Производительность оценена с помощью 10-кратной кросс-валидации (
  StratifiedKFold
  ).

Технологический стек

• python
• pandas
• scikit-learn
• plotly