So, as I said F1 is a user feature F2 is a tweet features, and in classification techniques we can actually use F1 F2 separately and also create a features of F1 plus F2 the two techniques that were applied one is Naive bayes, which I actually uses bayes theorem to find out whether particular post is legitimate or fake and which features actually influence a lot in making the decision.
ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾನು ಹೇಳಿದಂತೆ F1 ಒಂದು ಬಳಕೆದಾರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ F2 ಒಂದು ಟ್ವೀಟ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ F1 F2 ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು F1 ಮತ್ತು F2 ನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಹ ರಚಿಸಬಹುದು, ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ಎರಡು ತಂತ್ರಗಳು ನೈವ್ ಬೇಯೆಸ್, ನಾನು ನಿಜವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪೋಸ್ಟ್ ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ನಕಲಿಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಬೇಯಸ್ ಪ್ರಮೇಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ.