Fake-News-Detection-ML — フェイクニュース検出（機械学習）

AI/ML
Fake-News-Detection-ML — フェイクニュース検出（機械学習）

Fake-News-Detection-ML — フェイクニュース検出（機械学習）

本リポジトリは、TF-IDFによるテキスト特徴量化とロジスティック回帰を用いてニュース記事が「偽（Fake）」か「本当（Real）」かを判定する、教育目的のシンプルな機械学習実装です。Google Colab上で動作するJupyter Notebookとして提供され、前処理から特徴抽出、学習・評価までの基本的なパイプラインを学べます。入門的な実装であり、実運用向けにはデータ拡充やモデル改善が推奨されます。（約300字）

https://github.com/jehankumar/Fake-News-Detection-ML

概要

このリポジトリは「Fake News Detection using Machine Learning」をテーマにした学習用プロジェクトです。主にTF-IDFベースのテキストベクトル化とロジスティック回帰を組み合わせ、与えられたニューステキストが偽物か真実かを2クラス分類で予測します。実装はJupyter Notebook（Google Colab想定）にまとめられており、データ読み込み、前処理（トークン化や正規化など）、特徴抽出、モデル学習、評価までの一連の流れを一ファイルで追えます。教育目的でわかりやすく構成されており、機械学習の基本的なテキスト分類ワークフローを学ぶのに適しています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 16
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 16
  • コミット数: 5
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • TF-IDFによるテキストベクトル化とロジスティック回帰を組み合わせたシンプルな分類パイプライン
  • Google Colab向けのNotebook形式で、手を動かしながら学べる教材的実装
  • 前処理から評価まで一貫したワークフローを1つのノートブックに集約
  • 教育・プロトタイピング用途に適した軽量実装

技術的なポイント

本プロジェクトの技術核は「テキストの数値化（TF-IDF）」と「線形分類器（ロジスティック回帰）」の組合せにあります。TF-IDFは単語の出現頻度と逆文書頻度を掛け合わせることで、よく出るが区別力の低い語（ストップワード等）の影響を抑えつつ、特徴的な語に重みを与えます。この手法は計算効率が高く、少量データでも比較的安定した性能を出しやすい点が利点です。ロジスティック回帰は線形モデルであり、確率的出力（クラスに属する確率）を返すため、閾値調整やクラス重み付けが容易です。また学習された重みを確認することで、どの語が分類に寄与しているか（説明性）を直感的に把握できます。

Notebookでは一般的に次の処理を含みます：データの読み込み、欠損値処理、テキスト正規化（小文字化、記号除去）、トークン化、必要に応じたストップワード除去やステミング/レンマタイゼーション、TF-IDFの設定（n-gram範囲やmax_df/min_dfのチューニング）、訓練・検証の分割、モデル学習、評価（精度・適合率・再現率・F1・混同行列）といった流れです。実践で注意したい点として、データの偏り（偽情報と真情報の比率）があると精度だけでは誤解を招くため、F1やクラス別評価を用いるべきです。またTF-IDFの語彙サイズやn-gram設定はモデル性能と計算量に直接影響するため、メモリや実行時間とのトレードオフを考慮する必要があります。

本実装は入門向けに十分ですが、実運用レベルでの改善案も明白です。たとえば語彙的な文脈情報を取り込むためにWord2VecやFastText、あるいはBERTのような事前学習トランスフォーマーモデルを用いると性能向上が期待できます。さらにアンサンブル学習、データ拡張、クロスバリデーションやハイパーパラメータ最適化を導入することで汎化性能を高められます。説明性が重要な場面では、特徴ごとの重み可視化やLIME/SHAPといった局所的説明手法を適用するのが有効です。最後に、Notebookのみの構成のため再現性向上にはデータセットの明記、実行環境（ライブラリバージョン）の固定、モデルの保存・読み込み処理の追加が推奨されます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • Fake_News_Detection.ipynb: file
  • README.md: file

まとめ

教育目的に適したシンプルで実践的なTF-IDF＋ロジスティック回帰によるフェイクニュース検出の入門実装です（50字程度）。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Fake News Detection using Machine Learning

This project is a simple implementation of a Fake News Detection system using Machine Learning.
It analyzes news articles and predicts whether the given news is Fake or Real using text data.

The model is built using Logistic Regression and TF-IDF Vectorization, and the project is implemented in Python using Google Colab.

About the Project

Fake news spreads very fast on social media and news platforms.
The goa…