请用Python给我写一个基于神经网络的垃圾短信分类的代码

好的，这里是一个基于神经网络的垃圾短信分类的 Python 代码，使用了 Keras 框架和 TensorFlow 后端：

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Embedding, LSTM, Bidirectional
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv('spam.csv', encoding='latin-1')
data = data[['v1', 'v2']]
data = data.rename(columns={'v1': 'label', 'v2': 'text'})
data['label'] = np.where(data['label'] == 'spam', 1, 0)

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

# 预处理文本
max_words = 10000
max_len = 150
tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words)
tokenizer.fit_on_texts(train_data['text'])
train_seqs = tokenizer.texts_to_sequences(train_data['text'])
test_seqs = tokenizer.texts_to_sequences(test_data['text'])
train_seqs = pad_sequences(train_seqs, maxlen=max_len)
test_seqs = pad_sequences(test_seqs, maxlen=max_len)

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(max_words, 128))
model.add(Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Bidirectional(LSTM(64)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_seqs, train_data['label'], epochs=5, batch_size=32)

# 评估模型
y_pred = model.predict_classes(test_seqs)
acc = accuracy_score(test_data['label'], y_pred)
f1 = f1_score(test_data['label'], y_pred)
print('Accuracy:', acc)
print('F1-score:', f1)

其中，数据集文件 `spam.csv` 可以从 Kaggle 上下载，链接为：https://www.kaggle.com/uciml/sms-spam-collection-dataset。这个数据集包含 5572 条短信，其中 747 条是垃圾短信。

在这个代码中，我们首先加载数据集，将标签转换为 0/1 类型。然后，我们使用 `Tokenizer` 类将文本转换为数字序列，并使用 `pad_sequences` 函数将所有数字序列填充到相同的长度。接着，我们使用 `Sequential` 类构建模型，其中包含一个嵌入层（用于将数字序列转换为密集向量）、两个双向 LSTM 层（用于处理序列数据）和一个全连接层（用于输出分类结果）。模型使用二元交叉熵作为损失函数，用 Adam 优化器进行训练，并使用准确率作为评估指标。最后，我们训练模型并在测试集上评估模型性能。

这个代码只是一个简单的示例，可以通过调整模型结构、超参数等进一步提高分类性能。