垃圾邮件分类贝叶斯python代码
时间: 2024-06-30 07:01:12 浏览: 13
垃圾邮件分类使用贝叶斯算法是一种常见的文本分类任务,Python中可以使用scikit-learn库来实现。以下是一个简单的贝叶斯朴素贝叶斯(Naive Bayes)分类器用于垃圾邮件识别的示例代码:
```python
# 导入所需库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 假设你已经有了一个名为'data.csv'的数据集,包含两列:'text'(邮件内容)和'label'(垃圾邮件或非垃圾邮件)
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据预处理:将文本转换为数值特征
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data['text'])
y = data['label']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建并训练朴素贝叶斯模型
nb_model = MultinomialNB()
nb_model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = nb_model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
# 相关问题--
1. 在实际应用中,如何进一步优化这个模型,例如调整参数或使用其他特征选择方法?
2. 这个朴素贝叶斯模型在处理垃圾邮件时有什么假设,这些假设对结果有何影响?
3. 如何处理缺失数据或不平衡的类别分布问题,以提高分类性能?
```
请注意,这只是一个基础示例,实际应用中可能还需要对数据进行预处理(如停用词去除、词干提取等),并根据具体情况进行模型调优。
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