Este repositório contém um experimento de detecção de notícias falsas (fake news) utilizando um modelo de classificação de texto em Python.

O experimento consiste em treinar um modelo de classificação de texto para identificar notícias falsas em um conjunto de dados que contém tanto notícias verdadeiras quanto falsas. O objetivo é desenvolver um algoritmo capaz de distinguir entre notícias reais e falsas com alta precisão.

O algoritmo utilizado neste experimento é o Naive Bayes Multinomial, implementado utilizando a biblioteca scikit-learn em Python. Este algoritmo é comumente utilizado em problemas de classificação de texto e é especialmente adequado para lidar com dados representados como contagens de palavras, como é o caso das notícias.