基于传统机器学习的虚假新闻检测系统：从TF-IDF到逻辑回归的完整实现

本文介绍了一个使用传统机器学习技术构建的虚假新闻分类系统，核心采用TF-IDF特征提取与逻辑回归模型，实现了从数据预处理到Web应用部署的完整流程。该系统在资源受限或需高可解释性的场景下表现高效，为虚假新闻检测提供了轻量级解决方案。

数字时代虚假新闻传播成社会问题，人工审核耗时昂贵。本项目选择传统机器学习方法，旨在展示资源受限或需可解释性场景下，如何构建高效检测系统，弥补深度学习方案在这些方面的不足。

使用包含真实与虚假新闻的双类别数据集（Fake.csv和True.csv），每篇含标题、正文等字段。预处理步骤：文本小写化、移除URL/标点/特殊字符、合并标题与正文（标题含核心信息），确保数据质量。

用TF-IDF将文本转为数值特征（词频+逆文档频率），使用scikit-learn的TfidfVectorizer（含停用词过滤、N-gram）。模型选择逻辑回归（适合高维稀疏特征、可解释性强），并以朴素贝叶斯为基线，采用5折交叉验证确保泛化能力。

采用准确率、精确率、召回率、F1分数（主指标）评估模型。为提供统计置信度，使用Bootstrap重采样估计F1分数置信区间，量化模型性能可靠性。

开发Streamlit交互式Web应用，支持实时预测、性能展示等功能。部署方式：本地（streamlit run app.py）或云端（Streamlit Community Cloud）。代码模块化设计（data_utils、text_preprocessing等），TF-IDF整合进Pipeline避免数据泄露。

当前局限：数据集可能存在主题偏见、仅支持英文、TF-IDF忽略语义关系。改进方向：引入外部知识库、探索集成学习、构建多源数据集、开发领域专用模型。

本项目展示了传统机器学习在虚假新闻检测中的有效性，全流程实现（数据到部署）为初学者提供实践案例，轻量级方案适合需可解释性场景。虚假新闻检测需持续演进，本项目为后续研究奠定基础。