朴素贝叶斯分类垃圾邮件
时间: 2023-10-24 11:09:55 浏览: 68
朴素贝叶斯分类是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的一种分类方法。在垃圾邮件分类中,朴素贝叶斯模型可以通过学习已知的垃圾邮件和非垃圾邮件的特征来进行分类。该模型将每个邮件看作是一系列特征的集合,并通过计算每个特征在垃圾邮件和非垃圾邮件中出现的概率来进行分类。
朴素贝叶斯分类的好处是具有稳定的分类效率和较高的准确性。它可以处理小规模的数据,并且算法相对简单,实现起来比较容易。因此,在垃圾邮件分类中,朴素贝叶斯模型是一种常用的分类方法。
相关问题
运用朴素贝叶斯分类垃圾邮件,不要用sklearn,nltk
可以使用Python中的numpy和pandas库来实现朴素贝叶斯分类垃圾邮件。具体步骤如下:
1. 读取邮件数据集,将数据集分为训练集和测试集。
2. 对训练集进行预处理,包括去除停用词、分词、统计词频等。
3. 计算每个单词在垃圾邮件和非垃圾邮件中出现的概率。
4. 对测试集进行分类,计算分类准确率。
以下是代码示例:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('spam.csv', encoding='latin-1')
data = data[['v1', 'v2']]
data = data.rename(columns={'v1': 'label', 'v2': 'text'})
# 划分训练集和测试集
train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1)
test_data = data.drop(train_data.index)
# 预处理
def preprocess(text):
# 去除停用词
stopwords = ['a', 'an', 'the', 'in', 'on', 'at', 'to', 'of', 'for', 'by', 'with']
text = ' '.join([word for word in text.split() if word.lower() not in stopwords])
# 分词
words = text.split()
# 统计词频
word_count = {}
for word in words:
if word not in word_count:
word_count[word] = 0
word_count[word] += 1
return word_count
train_data['text'] = train_data['text'].apply(preprocess)
# 计算概率
spam_words = {}
ham_words = {}
spam_count = 0
ham_count = 0
for i, row in train_data.iterrows():
if row['label'] == 'spam':
spam_count += 1
for word, count in row['text'].items():
if word not in spam_words:
spam_words[word] = 0
spam_words[word] += count
else:
ham_count += 1
for word, count in row['text'].items():
if word not in ham_words:
ham_words[word] = 0
ham_words[word] += count
spam_total_words = sum(spam_words.values())
ham_total_words = sum(ham_words.values())
spam_prob = spam_count / len(train_data)
ham_prob = ham_count / len(train_data)
# 分类
def classify(text):
word_count = preprocess(text)
spam_score = np.log(spam_prob)
ham_score = np.log(ham_prob)
for word, count in word_count.items():
if word in spam_words:
spam_score += np.log((spam_words[word] + 1) / (spam_total_words + len(spam_words)))
else:
spam_score += np.log(1 / (spam_total_words + len(spam_words)))
if word in ham_words:
ham_score += np.log((ham_words[word] + 1) / (ham_total_words + len(ham_words)))
else:
ham_score += np.log(1 / (ham_total_words + len(ham_words)))
if spam_score > ham_score:
return 'spam'
else:
return 'ham'
test_data['predicted'] = test_data['text'].apply(classify)
# 计算准确率
accuracy = (test_data['label'] == test_data['predicted']).mean()
print('Accuracy:', accuracy)
```
注意:这只是一个简单的实现,实际应用中还需要进行更多的优化和改进。
运用朴素贝叶斯分类垃圾邮件,不要sklearn,nltk
可以使用Python中的nltk库来实现朴素贝叶斯分类器,以下是一个简单的实现示例:
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.probability import FreqDist
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier
# 读取垃圾邮件和非垃圾邮件的文本文件
spam_text = open('spam.txt', 'r').read()
ham_text = open('ham.txt', 'r').read()
# 分词和去除停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
spam_words = word_tokenize(spam_text)
ham_words = word_tokenize(ham_text)
spam_words = [word.lower() for word in spam_words if word.isalpha() and word.lower() not in stop_words]
ham_words = [word.lower() for word in ham_words if word.isalpha() and word.lower() not in stop_words]
# 构建词频分布
spam_freq = FreqDist(spam_words)
ham_freq = FreqDist(ham_words)
# 构建训练数据
train_data = []
for word in spam_freq:
train_data.append(({'word': word}, 'spam'))
for word in ham_freq:
train_data.append(({'word': word}, 'ham'))
# 训练朴素贝叶斯分类器
classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_data)
# 测试分类器
test_text = 'Buy Viagra now!'
test_words = word_tokenize(test_text)
test_words = [word.lower() for word in test_words if word.isalpha() and word.lower() not in stop_words]
test_features = {'word': test_words[0]}
print(classifier.classify(test_features)) # 输出 'spam'
```
这个示例中,我们首先读取了垃圾邮件和非垃圾邮件的文本文件,然后使用nltk库进行分词和去除停用词。接着,我们构建了每个词在垃圾邮件和非垃圾邮件中出现的词频分布,并将其转化为训练数据。最后,我们使用训练数据训练了一个朴素贝叶斯分类器,并使用一个测试文本来测试分类器的准确性。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)