朴素贝叶斯python代码实例垃圾邮件

时间: 2023-07-25 15:10:52 浏览: 44
当然,以下是一个基于Python的朴素贝叶斯垃圾邮件分类器的示例代码: ```python import os import io import numpy as np from collections import Counter # 创建一个函数用于读取文件内容并返回一个单词列表 def get_words_in_file(file): with io.open(file, 'r', encoding='utf-8') as f: return f.read().split() # 创建一个函数用于读取文件夹中所有的文件 def get_files_in_folder(folder): files = [] for (dirpath, dirnames, filenames) in os.walk(folder): for filename in filenames: files.append(os.path.join(dirpath, filename)) return files # 创建一个函数用于将单词列表转换为一个字典 def get_word_counts(words): return dict(Counter(words)) # 创建一个函数用于计算每个类别(垃圾邮件和非垃圾邮件)中每个单词出现的次数 def calculate_class_word_counts(training_files): class_word_counts = {} for file in training_files: if 'ham' in file: if 'ham' not in class_word_counts: class_word_counts['ham'] = {} words = get_words_in_file(file) word_counts = get_word_counts(words) for word, count in word_counts.items(): if word not in class_word_counts['ham']: class_word_counts['ham'][word] = 0 class_word_counts['ham'][word] += count else: if 'spam' not in class_word_counts: class_word_counts['spam'] = {} words = get_words_in_file(file) word_counts = get_word_counts(words) for word, count in word_counts.items(): if word not in class_word_counts['spam']: class_word_counts['spam'][word] = 0 class_word_counts['spam'][word] += count return class_word_counts # 创建一个函数用于计算每个类别(垃圾邮件和非垃圾邮件)中所有单词的总数 def calculate_class_total_words(class_word_counts): total_words = {'ham': 0, 'spam': 0} for class_name, words in class_word_counts.items(): for word, count in words.items(): total_words[class_name] += count return total_words # 创建一个函数用于计算每个类别(垃圾邮件和非垃圾邮件)中每个单词的概率 def calculate_class_word_probabilities(class_word_counts, total_words): class_word_probabilities = {} for class_name, words in class_word_counts.items(): class_word_probabilities[class_name] = {} for word, count in words.items(): class_word_probabilities[class_name][word] = count / total_words[class_name] return class_word_probabilities # 创建一个函数用于预测新邮件的类别 def predict_new_email_class(new_email_file, class_word_probabilities, total_words): words = get_words_in_file(new_email_file) word_counts = get_word_counts(words) spam_probability = 1 ham_probability = 1 for word, count in word_counts.items(): if word in class_word_probabilities['spam']: spam_probability *= (class_word_probabilities['spam'][word] ** count) if word in class_word_probabilities['ham']: ham_probability *= (class_word_probabilities['ham'][word] ** count) spam_probability *= total_words['spam'] / (total_words['spam'] + total_words['ham']) ham_probability *= total_words['ham'] / (total_words['spam'] + total_words['ham']) if spam_probability > ham_probability: return 'spam' else: return 'ham' # 创建一个函数用于计算分类器的准确性 def calculate_classifier_accuracy(testing_files, class_word_probabilities, total_words): num_correct = 0 for file in testing_files: predicted_class = predict_new_email_class(file, class_word_probabilities, total_words) if ('ham' in file and predicted_class == 'ham') or ('spam' in file and predicted_class == 'spam'): num_correct += 1 return num_correct / len(testing_files) # 读取训练数据和测试数据 training_files = get_files_in_folder('training') testing_files = get_files_in_folder('testing') # 计算每个类别(垃圾邮件和非垃圾邮件)中每个单词出现的次数 class_word_counts = calculate_class_word_counts(training_files) # 计算每个类别(垃圾邮件和非垃圾邮件)中所有单词的总数 total_words = calculate_class_total_words(class_word_counts) # 计算每个类别(垃圾邮件和非垃圾邮件)中每个单词的概率 class_word_probabilities = calculate_class_word_probabilities(class_word_counts, total_words) # 计算分类器的准确性 accuracy = calculate_classifier_accuracy(testing_files, class_word_probabilities, total_words) # 输出分类器的准确性 print('Accuracy:', accuracy) ``` 在这个代码示例中,我们使用了Python的标准库来读取文件和处理文本数据。我们还使用了Python的Counter类来计算每个单词在文件中出现的次数,以及字典来存储每个类别中每个单词的出现次数和概率。最后,我们使用了准确性作为评估分类器的指标。

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