编程实现朴素贝叶斯垃圾短信息分类
时间: 2023-06-29 15:04:29 浏览: 58
朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类器。在垃圾短信分类中,我们可以使用朴素贝叶斯分类器来分类一条短信是垃圾短信还是正常短信。
下面是一个简单的 Python 实现:
```python
import pandas as pd
import string
def load_data(file_path):
data = pd.read_csv(file_path)
return data['text'], data['label']
def preprocess_text(text):
text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))
text = text.lower()
return text.split()
class NaiveBayesClassifier:
def __init__(self):
self.word_counts = {}
self.class_counts = {}
self.classes = []
def update_word_counts(self, words, label):
if label not in self.word_counts:
self.word_counts[label] = {}
for word in words:
if word not in self.word_counts[label]:
self.word_counts[label][word] = 0
self.word_counts[label][word] += 1
def update_class_counts(self, label):
if label not in self.class_counts:
self.class_counts[label] = 0
self.class_counts[label] += 1
def train(self, X, y):
self.classes = list(set(y))
for label in self.classes:
self.word_counts[label] = {}
self.class_counts[label] = 0
for i in range(len(X)):
words = preprocess_text(X[i])
label = y[i]
self.update_word_counts(words, label)
self.update_class_counts(label)
def predict(self, X):
predictions = []
for i in range(len(X)):
words = preprocess_text(X[i])
scores = {}
for label in self.classes:
score = 0
for word in words:
if word in self.word_counts[label]:
score += self.word_counts[label][word]
score /= self.class_counts[label]
scores[label] = score
prediction = max(scores, key=scores.get)
predictions.append(prediction)
return predictions
```
这个实现中,我们首先定义了 `load_data` 函数来加载数据。数据应该包含两列,一列是文本内容,另一列是标签。然后,我们定义了 `preprocess_text` 函数来对文本进行预处理,将文本转换为小写并删除标点符号。接下来,我们定义了 `NaiveBayesClassifier` 类,其中 `train` 函数用于训练模型,`predict` 函数用于预测文本的标签。在 `train` 函数中,我们使用 `update_word_counts` 函数来更新每个标签下每个单词出现的次数,使用 `update_class_counts` 函数来更新每个标签出现的次数。在 `predict` 函数中,我们首先预处理文本,然后计算每个标签的得分,并选择得分最高的标签作为预测结果。
下面是一个使用示例:
```python
X, y = load_data('spam.csv')
nb = NaiveBayesClassifier()
nb.train(X, y)
predictions = nb.predict(['Hello, how are you?', 'Free Viagra now!!!'])
print(predictions)
```
这个示例中,我们使用 `load_data` 函数加载数据,然后使用 `NaiveBayesClassifier` 类训练模型并预测两个文本的标签。