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一、导入相关包
二、加载数据
二、文本预处理
处理流程：
三、数据预处理
1.数据分割
四、建立模型
1.创建管道
五、模型训练与评估
六、模型保存
一、导入相关包
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import PassiveAggressiveClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix,classification_report
from sklearn.pipeline import Pipeline
import re
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer关键点：导入了完整的文本处理和分析工具链，包括：
TfidfVectorizer：将文本转换为数值特征
PassiveAggressiveClassifier：适合文本分类的在线学习算法
WordNetLemmatizer：比词干提取更高级的词汇归一化方法
二、加载数据
下载数据
nltk.download(['stopwords','wordnet']) # 首次使用nltk包需要下载
1.数据加载函数
def load_data(filepath):df=pd.read_csv(filepath)assert 'text' in df.columns, "数据必须包含text列assert 'label' in df.columns, "数据必须包含label列"returndf二、文本预处理
class TextPreprocessor:def __init__(self):self.stop_words=set(stopwords.words('english'))self.lemmatizer =WordNetLemmatizer()def clean_text(self,text):text=text.lower()text=re.sub(r'[^\w\s]', '',text)text=re.sub(r'\d+','',text)words=text.split()words=[self.lemmatizer.lemmatize(w) for w in wordsif w not in self.stop_words and len(w)>2]return ' '.join(words)处理流程：
1.转为小写（降低大小写敏感性）
2.移除标点符号（保留字母数字和空格）
3.删除数字（新闻分类中数字通常无意义）
4.词形还原（将单词还原为词典形式）
5.过滤短词和停用词
三、数据预处理
先将数据中的text文本每一条都经过上面的文本预处理阶段
preprocessor=TextPreprocessor()
df['cleaned_text']=df['text'].apply(preprocessor.clean_text)1.数据分割
x_train,x_text,y_train,y_test=train_test_split(df['cleaned_text'],df['label'],test_size=0.2,random_state=39,stratify=df['label']
)四、建立模型
1.创建管道
model=Pipeline([('tfidf',TfidfVectorizer(stop_words='english',max_df=0.7,min_df=0.001,ngram_range=(1,2),sublinear_tf=True)),('classifier',PassiveAggressiveClassifier(max_iter=100,early_stopping=True,validation_fraction=0.2,random_state=39))
])TF-IDF参数：
ngram_range=(1,2)：同时考虑单词和双词组合
sublinear_tf=True：使用1+log(tf)平滑词频
分类器参数：
early_stopping：防止过拟合
validation_fraction：早停验证集比例
五、模型训练与评估
model.fit(x_train,y_train)
y_pred=model.predict(x_test) # 修正变量名x_text为x_testprint('\n评估结果：')
print(f"准确率：{accuracy_score(y_test,y_pred):.2%}")
print("\n分类报告")
print(classification_report(y_test,y_pred,target_names=['FAKE','REAL']))
print("\n混淆矩阵")
print(confusion_matrix(y_test,y_pred,labels=['FAKE','REAL']))评估指标：
准确率：整体分类正确率
分类报告：包含精确率、召回率、F1值
混淆矩阵：显示具体分类情况
六、模型保存
import joblib
joblib.dump(model,'news_classifier.pkl')