《表5 平衡数据集上的混淆矩阵》

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《基于机器学习的推特谣言立场分析研究》

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为了评估样本不平衡问题对训练的影响，本文使用最佳执行配置的平衡数据集进行了额外的实验。从训练集（每个类有330个实例）和测试集（每个类有71个实例）中取一个实例子集，这些实例相对于它们的类平均分布。如表5所示，本模型虽然总体准确率较低（59.9%），但能够较好地正确预测未被代表的类。分析结果表明，阶级不平衡对系统性能有负面影响。