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简介：这是一套基于Python与MLP（多层感知机）的互联网虚假新闻检测项目，面向机器学习初学者和自然语言处理爱好者，可用于课程设计、毕业设计或竞赛练手。压缩包共21个文件，涵盖.py源码（fit、predict、preprocess等模块）、.csv与.pkl格式的训练测试数据集、已训练好的.model模型文件，以及.docx项目报告和停用词表等配套材料，整体大小约91.14MB，目录结构清晰，便于按模块理解与复用。资源已有133人浏览学习，说明其实用性得到一定认可。通过源码、数据集和报告，读者可完整掌握文本预处理、特征提取、模型训练与评估流程，并能在本地快速复现实验，或基于现有代码进行参数调优与功能扩展，是入门文本分类任务的优质参考。

1. 为什么用 MLP 做虚假新闻检测：Python 3.8 下的完整落地链路

这个项目把互联网虚假新闻检测落到了 Python 3.8 和 MLP（多层感知机）上，用一套包含源码、数据集、项目报告的完整资源，覆盖了从中文文本预处理到模型训练、超参搜索再到预测输出的全部环节。多数人第一反应是这种文本分类任务该上 BERT 或 LSTM，但 MLP 配合 TF-IDF 在数据量不大时并不明显落下风，而且训练快、依赖少、可解释性强。这套源码特别适合正在做课程设计、本硕毕设，或者刚入门 NLP 文本分类的从业者用来跑通完整流程；对有一定经验的人，fit.py 和 optimize.py 的代码结构也能直接抽出来复用到自己的分类任务里。整条链路没有黑匣子，每一步产出的中间文件都看得见摸得着。

2. 预处理与特征工程：从 train.csv 到 train.pkl 的转换细节

无论后面接的是 MLP 还是别的分类器，中文文本的预处理都是决定模型上限的第一道关卡。这套源码里，preprocess.py 承担了原始 CSV 到可训练 pkl 的全部转换工作，而 train.pkl 和 test.pkl 正是 fit.py 直接读入的输入。我在复现时把 preprocess.py 拆成三步来理解：读原始文本、jieba 分词并过滤停用词、统一序列化成 pkl。任何一步做得不干净，后面模型的验证分数都会失真，而且这种失真很难从训练日志里直接看出来。

2.1 preprocess.py 的职责拆分：分词、停用词过滤与序列化落地

import pandas as pd import jieba import joblib # 读取原始训练集 train_df = pd.read_csv('dataset/train.csv') # 加载停用词表 with open('dataset/cn_stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: stopwords = set([line.strip() for line in f.readlines()]) # 分词 + 停用词过滤 def cut_and_filter(text): text = str(text).replace('\n', ' ').replace('\r', ' ') words = jieba.lcut(text) return ' '.join([w for w in words if w.strip() and w not in stopwords]) train_df['content_cut'] = train_df['content'].apply(cut_and_filter) # 序列化保存 joblib.dump(train_df, 'dataset/train.pkl') print('train.pkl saved, shape:', train_df.shape)

这段代码先把 train.csv 读进 DataFrame，用 jieba.lcut 做精确模式分词，过滤掉停用词和空字符串后用空格拼接，最后用 joblib.dump 序列化保存，fit.py 加载时只需 joblib.load 一次，不用每次训练重新分词。代码里我在分词前先做了换行符清洗，因为新闻文本里常见的 \n 和 \r 如果不处理，会被 jieba 当成独立的词元。

参数上注意两个点：cn_stopwords.txt 的编码必须是 utf-8，Windows 下用记事本另存为带 BOM 的 utf-8 时，line.strip() 会把 \ufeff 留在第一个停用词上，导致过滤失效；joblib.dump 默认用 pickle 协议，它不保证跨 Python 小版本兼容，所以 pkl 生成后最好固定在同一套环境里使用。这样做的核心收益是把计算开销前置——原始数据集如果有一万条以上文本，每次训练都重新分词的话，单是 jieba 的耗时就能让调试周期翻倍。预处理后的 pkl 相当于把分词结果固化成中间产物，后续 fit.py 和 optimize.py 都只加载 pkl，不碰原始文本。

2.2 停用词表 cn_stopwords.txt：中文文本分类里最容易忽略的调参项

停用词表在源码里是 cn_stopwords.txt，看起来是个辅助文件，实际上是影响 MLP 效果最直接的隐性参数。这份停用词表覆盖了常见中文虚词、标点和无意义动词，比如"的""了""在""是"这类高频但不携带类别信息的词。过滤它们能让 TF-IDF 的词汇表更聚焦在"辟谣""官方""举报"这类有判别力的实义词上。单纯从数量上堆词表没有意义，关键是看它是否匹配你的数据分布。

# 统计当前文本中的高频词，辅助判断是否该追加停用词 from collections import Counter with open('dataset/cn_stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: stopwords = set([line.strip() for line in f.readlines()]) # 假设 train_df 已经过 2.1 的预处理 word_counter = Counter() for line in train_df['content_cut']: for w in line.split(): if w not in stopwords: word_counter[w] += 1 print(word_counter.most_common(30))

追加停用词是个反复迭代的活。我一般会先用原始停用词表训一版，然后从 MLP 预测错误的样本里抽几篇，把重复出现的"记者""来源""编辑"这类内容型词加进停用词表再训一版，对比验证集准确率。如果加了之后 f1 没有变化，说明这个词本来就不影响判别；如果 f1 掉了，说明这个词实际携带了类别信息，需要回滚。修改停用词表后必须重新生成 pkl，因为 fit.py 读入的是预处理缓存，不重跑 preprocess.py 的话，改表不会生效。

这里有一个容易忽略的点：停用词表不是越大越好。过度过滤会把"不是""没有"这类带否定语义的词也干掉，而虚假新闻里"没有证据""不是事实"恰恰是关键信号。我见过有人把网上找的 2000 词停用词表直接套上去，模型 f1 反而掉了 3 个点。所以追加停用词时，每次只加一批，跑完验证看分数变化再决定是否保留。

2.3 TF-IDF 向量化参数的选择：max_features、ngram_range 和 sublinear_tf

分词之后是对齐特征维度的问题。这份源码里 TF-IDF 向量化放在训练流程中完成，但无论放在 preprocess.py 还是 fit.py，三个参数决定了最终送入 MLP 的特征矩阵长什么样：max_features 控制词汇表大小，ngram_range 决定是否保留词组顺序信息，sublinear_tf 用 log 缩放词频来压制高频词的绝对优势。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer vectorizer = TfidfVectorizer( max_features=5000, ngram_range=(1, 2), sublinear_tf=True, min_df=2, max_df=0.8 ) # 训练集只 fit_transform，测试集只 transform X_train = vectorizer.fit_transform(train_df['content_cut']) X_test = vectorizer.transform(test_df['content_cut'])

max_features 取 5000 是对内存和效果的折中。中文新闻词汇量大，设 10000 以上特征矩阵会显著变大，MLP 输入层节点数跟着上涨，训练变慢且容易过拟合；设 2000 以下又可能漏掉低频但有判别力的词。ngram_range 从 (1,1) 扩到 (1,2) 能捕捉"官方发布""紧急通知"这类两词搭配，真假新闻在措辞上的差异往往藏在词组层面。min_df 过滤只出现一两次的生僻词，max_df 过滤超过 80% 文档都出现的高频词，这两个参数配合停用词表一起压制噪声，比单纯堆停用词更系统。

一个容易踩的细节是，TfidfVectorizer 默认会对每个文档做 L2 归一化，这对 MLP 是友好的，能让输入向量的尺度一致，避免某些特征因为文档长度差异过大而主导梯度更新。另外，如果原始数据是爬虫抓来的新闻文本，里面会混入大量 HTML 实体、URL 和 emoji，预处理时最好先做一轮规则清洗，否则 jieba 会把"http""www""com"切成特征词，白白占用 max_features 的额度。

3. MLP 分类器与训练模块：fit.py 的参数设计与收敛处理

预处理解决的是"输入长什么样"，fit.py 解决的是"模型怎么训"。这个项目选择 MLP 而不是朴素贝叶斯或 SVM，核心原因在于 MLP 能学到特征之间的非线性组合。互联网新闻文本经过 TF-IDF 后是稀疏高维向量，真假新闻的区别往往藏在多个词的组合关系里，线性模型很难抓住这种模式。MLP 在这类任务上虽然不如深度学习模型上限高，但胜在训练速度快、超参数直观、对硬件没有要求，在课程设计和中小规模数据场景下是性价比最高的选择。

3.1 MLPClassifier 的核心参数表：hidden_layer_sizes、activation、alpha 怎么配

MLPClassifier 是 scikit-learn 对多层感知机的封装，fit.py 里最需要认真设的参数集中在下面这张表，我按复现时的实际优先级排了序：

hidden_layer_sizes 是这里的核心。单一隐藏层 (100,) 对 5000 维的 TF-IDF 输入已经够用，因为特征本身是带语义的可解释单元，不需要太深的网络来重新提取特征。两层 (50,50) 在数据量充足时能学更复杂的组合模式，但训练时间和过拟合风险同步上升。我自己的习惯是先用 (100,) 跑基线，看验证集和训练集的准确率差距：差距在 2% 以内说明模型容量合适；训练集远高于验证集说明过拟合，需要加大 alpha 或减小网络；两者都低说明欠拟合，再考虑加深网络。

activation 用 relu 是因为它在深层网络中能缓解梯度消失，而且计算代价低。alpha 是 L2 正则化系数，默认 0.0001 在多数场景下够用，但它对 MLP 的影响比想象中大——alpha 太大模型会偏向欠拟合，太小又容易让权重过度拟合训练集里的噪声。基础调参路线是先把 hidden_layer_sizes 固定，扫 alpha 的 1e-5 到 1e-2 对数区间，确定合适正则强度后再调网络深度。

3.2 fit.py 训练流程拆解：加载 pkl、训练模型、joblib 持久化

fit.py 的结构非常清晰：加载预处理好的 train.pkl，划分训练验证集，构造 MLPClassifier 训练，然后把模型存进 model 文件夹。拆开看就是下面这一段核心逻辑：

import pandas as pd import joblib from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # 加载预处理后的数据 train_df = joblib.load('dataset/train.pkl') X = train_df['content_cut'] y = train_df['label'] # 向量化 + 划分训练验证集 vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=5000, ngram_range=(1, 2), sublinear_tf=True) X_vec = vectorizer.fit_transform(X) X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split( X_vec, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y ) # 训练 MLP mlp = MLPClassifier( hidden_layer_sizes=(100,), activation='relu', solver='adam', alpha=0.0001, max_iter=500, random_state=42 ) mlp.fit(X_train, y_train) # 验证并保存 y_pred = mlp.predict(X_val) print('val acc:', accuracy_score(y_val, y_pred)) print('val f1:', f1_score(y_val, y_pred, average='binary')) joblib.dump(mlp, 'model/mlp_model.pkl') joblib.dump(vectorizer, 'model/tfidf_vectorizer.pkl')

train_test_split 里的 stratify=y 很关键，它保证划分后的训练集和验证集里真假新闻比例与原数据集一致。虚假新闻数据集常见类别不平衡，如果真实新闻占 80%，随机划分可能让验证集全是真实新闻，准确率虚高却没意义。模型训练完成后，mlp 和 vectorizer 都必须持久化，因为 predict.py 做推理时既需要模型权重，也需要同一份词表来计算 TF-IDF 特征——只用模型不用向量化器，测试数据根本没法转换成特征矩阵。

max_iter=500 是为了给 adam 足够的迭代步数。sklearn 的 MLPClassifier 默认 max_iter=200，中文文本特征维度高，200 步经常达不到收敛条件，训练日志里会出现 ConvergenceWarning。如果看到这个警告，先别急着调参，把 max_iter 加到 500 或 1000 重跑，看损失曲线是否走平，再决定下一步。验证集划分比例固定 0.2 即可，test_size 再大模型会训练不足，再小验证结果波动会变大。

3.3 solver 选 adam 还是 lbfgs：两个优化器在中文新闻场景下的实际差异

fit.py 用 solver='adam' 是合理的。MLPClassifier 提供 lbfgs、sgd、adam 三个优化器：lbfgs 是拟牛顿法，在数据量小、特征维度低时收敛快且稳定，但需要近似计算 Hessian 矩阵，特征维度一旦过万内存开销明显上升；sgd 需要手动调 learning_rate 和 momentum，超参数多一个，新手很容易调出震荡不收敛的曲线；adam 是自适应矩估计，对学习率不那么敏感，在稀疏特征上表现稳定。

TF-IDF 向量化后的特征矩阵是典型的高维稀疏结构，大部分样本在很多维度上取值为 0，adam 能对不同维度自适应调整步长，所以收敛速度在这类数据上普遍优于 sgd。如果要严谨对比，可以把 solver 换成 lbfgs 跑一版，用相同的数据和隐藏层结构看验证集 f1，体验比口头描述直观得多。我自己在类似数据集上测过，adam 和 lbfgs 的最终 f1 差距通常在 0.5% 以内，但 adam 的收敛曲线更平滑，不容易出现中途发散的情况。

有一个参数容易被忽略：learning_rate_init 默认 0.001，这是 adam 的初始学习率。在文本分类任务里，如果发现损失曲线下降极慢，可能是学习率偏小；如果损失曲线震荡剧烈，可能是偏大。调这个参数的优先级低于调 alpha 和 hidden_layer_sizes，但比调 activation 高，值得在 optimize.py 里纳入搜索空间。

4. optimize.py：用 GridSearchCV 自动搜索超参数，不靠手感调

fit.py 里的参数是一次性定的，但真实项目里这些参数到底取多少最合适，需要用 optimize.py 来回答。这个模块用 GridSearchCV 在参数网格上做交叉验证搜索，把 hidden_layer_sizes、alpha 这些参数的组合自动跑一遍，返回最优参数组合。我跑完 optimize.py 后最大的感受是，手动调参和网格搜索之间的差距在 MLP 上比在树模型上更大，因为 MLP 对参数的耦合反应更敏感，单变量调参很难找到好的组合。

4.1 搜索空间怎么设计：哪些参数值得搜、哪些参数别浪费算力

GridSearchCV 的搜索空间不是越大越好，MLP 的参数组合爆炸速度非常快。hidden_layer_sizes 有三个候选值，alpha 有四个候选值，组合就是 12 个，每个组合再乘交叉验证的折数，就是几十次 MLP 训练。MLP 本身就比逻辑回归慢得多，搜索空间设计不好，一次 optimize.py 跑几个小时很正常。所以搜索前要想清楚哪些参数值得搜，哪些固定就好。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.neural_network import MLPClassifier param_grid = { 'hidden_layer_sizes': [(50,), (100,), (50, 50)], 'alpha': [0.0001, 0.001, 0.01], 'solver': ['adam'], 'activation': ['relu'], 'learning_rate_init': [0.001, 0.0001] } grid = GridSearchCV( MLPClassifier(max_iter=500, random_state=42), param_grid=param_grid, cv=3, scoring='f1_macro', n_jobs=-1, verbose=1 ) grid.fit(X_train_vec, y_train) print('best params:', grid.best_params_) print('best f1:', grid.best_score_)

我一般把 activation 和 solver 固定成 relu 和 adam，不去搜，原因是这两个参数在中文文本场景下几乎没有悬念，搜它们只是白白把搜索空间扩大一倍。值得搜的是 hidden_layer_sizes、alpha 和 learning_rate_init：hidden_layer_sizes 决定模型容量，alpha 控制正则强度，learning_rate_init 对稀疏特征的收敛速度有实际影响。scoring 用 f1_macro 而不是 accuracy，因为在虚假新闻这种类别不平衡的数据上，全部预测为多数类也能拿到相当高的准确率，只有 f1 能反映少数类被分对了多少。

cv=3 而不是 5，是为了控制总训练次数。3 折交叉验证在 18 个参数组合下是 54 次 MLP 训练，5 折就是 90 次，耗时接近翻倍，而 f1 估计的稳定性提升有限。n_jobs=-1 会让 GridSearchCV 使用全部 CPU 核并行训练，但需要注意，MLP 训练本身是多线程的，n_jobs=-1 配合底层 OpenBLAS 的线程池反而可能造成资源争抢，如果发现 CPU 跑满但速度没有提升，可以试试 n_jobs=1 配合单线程对比。

4.2 搜索结果如何回流到 fit.py：从 grid.best_params_ 到最终训练脚本

GridSearchCV 跑完，最优参数不会自动更新到 fit.py 里。这里有两种做法：一种是把 grid.best_params_ 打印出来手动抄回 fit.py；另一种是在 fit.py 里直接读一份 JSON 参数配置。原项目的做法偏向前者，fit.py 里参数是写死的，这更适合课程设计和报告展示，因为步骤清晰、每个参数都能在报告里单独解释。手动抄写要特别小心数值精度，0.0001 和 0.001 差一个数量级，抄错一次模型效果就会有肉眼可见的差异。

# 从网格搜索结果生成最终训练配置 import json best = grid.best_params_ # 补上不需要搜索但必须指定的参数 fit_config = { 'hidden_layer_sizes': best['hidden_layer_sizes'], 'alpha': best['alpha'], 'learning_rate_init': best['learning_rate_init'], 'activation': 'relu', 'solver': 'adam', 'max_iter': 500, 'random_state': 42 } with open('model/best_params.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(fit_config, f, indent=2, ensure_ascii=False) print(json.dumps(fit_config, indent=2, ensure_ascii=False))

把最优参数落成 JSON 的好处是 fit.py 里可以直接读取，训练和搜索共用同一份参数源，避免手动抄写出错。网格搜索的另一个价值是给出了参数的稳定区间：比如搜索结果里 alpha 取 0.001 和 0.0001 的 f1 差距只有 0.003，说明这个参数不敏感，选更小的 alpha 让模型保留更多细节即可；如果差距接近 1%，说明这个参数是决定性的，值得在最终报告里作为核心结论展开。我一般会记录搜索过程中每个参数组合的得分，而不是只看最优解，这能帮你理解模型对哪些参数敏感，后续做特征工程时思路更清晰。

5. 避坑与常见问题：五个我在复现过程中实际翻车的位置

这份源码整体能跑通，但我在复现过程中换了环境、改了数据，翻了好几次车。下面五个坑按现象、原因、解决三个维度拆解，每一个都是实际踩过的，不是从文档里抄来的理论问题。这些坑分布在从预处理到预测的各个阶段，任何一个都可能导致最终结果和项目报告里的分数对不上。

5.1 train.pkl 换机器后 load 报 UnicodeDecodeError

现象是运行 predict.py 加载 train.pkl 时，报 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x80。第一次遇到时我以为是文件损坏，重新下载了一遍还是一样。

原因是 joblib 序列化的 pkl 文件依赖 Python 版本和 joblib 版本的一致性。原项目用 Python 3.8.0 和 joblib 1.1.0 生成 pkl，我的环境是 Python 3.9 加更新的 joblib，pickle 协议不兼容，反序列化时字节流解析失败。pkl 本质上是 pickle 协议的字节流，跨小版本升级时，协议版本号不匹配就会报这种错。

解决方法是不要试图直接加载旧 pkl，回到 preprocess.py 重新执行一遍，生成新环境下的 pkl。这也养成一个习惯：pkl 是缓存产物，不是数据源，train.csv 和 test.csv 才是原始数据，重跑预处理最多一两分钟，永远优先重新生成而不是跨环境迁移 pkl。如果项目交付时要换环境演示，最好连源码带 CSV 一起给，让对方自己生成 pkl，避免协议不兼容的问题。

5.2 MLP 训练时反复触发 ConvergenceWarning

现象是 fit.py 跑训练时 sklearn 弹出 ConvergenceWarning，提示 max_iter 达到上限但未收敛。第一次遇到我以为代码写错了，排查了半天，发现是 max_iter 太短，不是代码问题。

原因是 MLPClassifier 默认 max_iter=200，在 5000 维特征、一万条样本上，adam 优化器 200 步不足以让损失降到平台期。特征维度高、样本量大时，每轮迭代的计算量大，需要更多轮数才能充分优化。这不是 bug，是默认参数在文本分类场景下不适用。

解决方法是把 max_iter 调大，同时观察 loss_curve。如果损失曲线在训练结束前还在明显下降，继续加大 max_iter 到 800 或 1000；如果损失已经走平但优化器还没退出，说明 tol 设得太严，可以把 tol 从默认 1e-4 放宽到 1e-3。注意 max_iter 超过 1000 步还没收敛，多半是学习率偏小或特征设计有问题，不是迭代次数不够，这时候加大迭代次数只会白白浪费时间。

5.3 TF-IDF 在训练集和测试集上重复 fit 导致验证分数失真

现象是验证集 f1 高得离谱，接近 1.0，但测试集表现一塌糊涂。我最初以为模型训练得特别好，后来发现是特征空间错位导致的假象。

原因是自己在写预处理代码时，对训练集做了 fit_transform，对测试集也做了 fit_transform。TfidfVectorizer 在测试集上独立 fit 会生成一套全新的词汇表，特征维度和训练集完全不同。MLP 训练时学到的是训练集特征维度的权重，测试时输入的是另一套特征维度的向量，模型相当于在随机猜测，而交叉验证恰好把这个错误掩盖了——验证集是在训练集特征空间内划分的，测试集的错误在验证阶段暴露不出来。

解决方法是严格遵循训练集只 fit_transform，测试集只 transform。transform 会沿用训练集拟合出的词汇表和 IDF 权重，保证特征空间一致。这也是这份源码把向量化放在 fit.py 单一位置而不是分散在多个脚本里的原因，从架构上避免了这个问题。

5.4 predict.py 输出的 mlp_pred.txt 行数比 test.csv 少

现象是跑完 predict.py 后，对比 mlp_pred.txt 和 test.csv 的行数，发现预测结果少了十几行。我第一次对比时还用 wc -l 数了两遍，确认不是自己数错。

原因是预测脚本在处理文本时丢弃了空值样本。中文新闻数据里经常混入空行或纯标点符号的脏数据，分词后变成空字符串，模型无法处理这些样本，预测脚本可能直接跳过，导致最终输出行数比测试集少。

解决方法是保持 test.csv 的行号索引，预测结果按行号对齐写入。对空文本样本，在预处理阶段填充一个特殊标记词，比如"空"，保证每条测试样本都有对应的预测输出。行数对齐是文本分类项目里最容易被忽略的检查项，预测结果行数不对，后面所有评价指标都会错位。我后来写预测脚本都会先断言 len(predictions) == len(test_df)，不等就直接抛异常，而不是默默跳过。

5.5 jieba 加载自定义词典后分类效果反而变差

现象是尝试给 jieba 加专业领域词典来提升分词质量，结果验证集 f1 反而下降了 2 到 3 个点。我一开始不理解，分词更准了，分类效果怎么反而更差？

原因是自定义词典里的词大多是领域专有名词，但项目的新闻数据是通用社会新闻，专有名词的粒度更细反而稀释了原有特征。TF-IDF 的词表容纳了更多低频专有词，MLP 无法从这些低频词学到有效模式，反而挤掉了原本有判别力的通用词特征。分词质量提升不等于分类效果提升，两者之间的传导并不是直接的。

解决方法是先用原始分词跑一版作为基线，再加载自定义词典跑一版做对比，f1 提升才保留，否则回滚。不要指望自定义词典一定能提升效果，在通用领域数据上往往适得其反。如果确实要用，词典里只放那些出现频率高且带有明显真假信号的专业词，比如"卫健委""辟谣""疫苗"这类，而不是把一本专业词典整本灌进去。

6. 从这份源码迁移到新数据集：predict.py 的复用与扩展技巧

6.1 predict.py 的运行链路：从 .pkl 模型到 mlp_pred.txt

predict.py 的核心价值在于展示训练好的模型如何被用于推理。它加载 model 文件夹里保存的 mlp_model.pkl 和 tfidf_vectorizer.pkl，用同一套向量化器转换测试数据，再输出预测结果到 mlp_pred.txt。这套链路在课程设计里是完整的交付形态，在真实项目里对应模型上线前的离线批量预测流程。复现时我有一个习惯：先跑出一版预测结果，抽样 20 条人工对比原文和预测标签，确认预测不是全猜一个类后才继续往下做。有些数据集里真实新闻和虚假新闻本身就能通过某些强特征区分，哪怕模型只学到一个词，也能拿到不错的分数，抽样检查能帮你判断模型到底学到了什么。

6.2 迁移到自有数据集的三个改动点

如果要把这套源码迁移到自己的新闻数据集，最值得改的是停用词表、TF-IDF 的 max_features、MLP 的 hidden_layer_sizes。停用词表要按自己数据的噪声词重新过滤——比如财经新闻里的"股市""涨停"、体育新闻里的"比赛""进球"，这些词在特定领域里可能没有判别力但在通用数据里有，直接套用通用停用词表会让特征空间被领域高频词污染。max_features 根据数据量调整，英文或已分词文本需要重新评估 ngram_range。hidden_layer_sizes 必须结合网格搜索重新确定，而不是沿用原参数——上一份数据的最优网络结构，换一份数据很可能不是最优。

我之前复现这个项目时，犯的最大错误是跳过了 optimize.py 直接跑 fit.py，把参数随手填了就训练，结果验证集 f1 和项目报告里的分数差了一大截。后来我养成了一个习惯：每次拿这类源码，强制走完整流程，预处理—基线训练—网格搜索—用最优参数重训—推理验证，确认每一步的输出文件都能对上，拿到的分数才可信。先把链路跑通，再谈优化和魔改，顺序反过来一定会翻车。希望这套复现路径能帮到你，少走我走过的弯路。

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