# 说明文档
### 项目框架和库版本
- Python 3.8.0
- scikit-learn 1.0.1
- numpy 1.21.2
- pandas 1.3.4
- joblib 1.1.0
- jieba 0.42.1
- 开发工具:Pycharm Professional 2021.2.2
### 目录结构及说明
```
root
├── CS1901_柏威良_U201914899_项目报告.docx
├── ML //项目文件夹
│ ├── dataset //数据集
│ │ ├── cn_stopwords.txt //停用词表,预处理用
│ │ ├── test.csv //原始测试集
│ │ ├── test.pkl //预处理测试集
│ │ ├── train.csv //原始训练集
│ │ └── train.pkl //预处理训练集
│ ├── fit.py //训练模块
│ ├── mlp_pred.txt //预测结果,由predict.py产生
│ ├── model //保存模型的文件夹
│ │ ├── mlp.model //多层感知机模型
│ │ ├── scaler.model //数据标准化模型
│ │ └── wv.model //词向量模型
│ ├── optimize.py //自动参数选择模块
│ ├── predict.py //预测模块
│ └── preprocess.py //预处理模块
└── 说明手册.md
```
### 使用流程
1. `preprocess.py` 会产生预处理数据集和词向量模型
2. `optimize.py` 会打印自动选取的参数,训练时间较长,项目中已经应用了参数因此这一步**可以不执行**
3. `fit.py` 训练,产生训练好的 mlp 模型
4. `predict.py` 预测测试集并将预测结果写到`mlp_pred.txt`文件中
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机器学习大作业:基于MLP的互联网虚假新闻检测器+源代码+文档说明
doc
report.docx 154KB
ML
fit.py 601B
preprocess.py 4KB
optimize.py 1024B
predict.py 408B
dataset
test.pkl 7.62MB
cn_stopwords.txt 5KB
train.pkl 30.62MB
train.csv 27.94MB
test.csv 6.98MB
.idea
other.xml 233B
misc.xml 185B
ML.iml 407B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 256B
.gitignore 176B
model
wv.model 68.74MB
mlp.model 255KB
scaler.model 3KB
mlp_pred.txt 23KB
README.md 1KB
共 21 条
- 1
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程序员张小妍
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