文本分类预测实验 利用机器学习分类算法，基于训练集构建分类器模型；

训练集包含1267条新闻，存放于文件'news_train.csv'中。每一行代表一条新闻，第一列(ID)是新闻的标识，第二列(title)和第三列(text)是新闻标题和新闻内容，第四列的标签(label)表示该条新闻是真实(REAL)的还是虚假(FAKE)的。训练集使用pandas读入后，部分截图如下：

如何对该训练集建模

建模你要选择好那个框架做， tensorflow？pytorch？等等人工智能框架，不同框架有不同的函数方法，先定好技术框架再去探究怎样用就行了

希望对你有帮助，如有帮助，望采纳，谢谢

您的问题已经有小伙伴解答了，请点击【采纳】按钮，采纳帮您提供解决思路的答案，给回答的人一些鼓励哦～～

ps:开通问答VIP，享受5次/月 有问必答服务，了解详情↓↓↓

【电脑端】戳>>>  https://vip.csdn.net/askvip?utm_source=1146287632
【APP 】  戳>>>  https://mall.csdn.net/item/52471?utm_source=1146287632