Plan działania:

Faza I:

✔️ Parsowanie artykułów reutersa z formatu sgm do stworzonej przez nas klasy.

Ekstrachowanie cech z artykułów znajdujących się już w stworzonej wcześniej klasie.

Faza II:

Wybór cech dla każdej etykiety znajdującej się w wybranym zbiorze testowym, które mają się znaleźć w wektorze testowym.

Faza III:

Określenie wartości wektora cech dla tekstów ze zbioru testowego.

Zamieszczenie wszystkiego w przestrzeni.

Klasyfikacja KNN tekstów ze zbioru testowego, pierwsze kilka mają klasę określoną poprzez podglądanie etykiet.

Faza IV:

Określenie błędów, precyzji itp.. na podstawie: http://rali.iro.umontreal.ca/rali/sites/default/files/publis/SokolovaLapalme-JIPM09.pdf?fbclid=IwAR2M7_a4QxL_F4yCOB_Akp4ghkoUKrBnHT9xzCfuTcoVrLBe3lN3kIlPt00

Zwracanie wyników w jakiś sposób