SVM实战之垃圾邮件过滤
时间: 2023-10-17 22:05:08 浏览: 49
好的,那我们开始 SVM 实战之垃圾邮件过滤。首先,我们需要一个数据集,可以使用UCI机器学习仓库中的Spambase数据集,该数据集包含了4601封邮件,其中1813封是垃圾邮件。
接下来,我们需要对数据进行预处理。可以使用Python的pandas库读取数据,并将数据拆分为特征集和标签集。然后,可以使用sklearn库中的train_test_split方法将数据集拆分为训练集和测试集。
接下来,我们需要使用SVM算法来训练模型。可以使用sklearn库中的SVC类来实现。在实例化SVC类时,需要指定参数C和kernel。参数C表示正则化参数,kernel表示核函数。在本例中,我们可以指定kernel为线性核函数。
训练模型后,我们需要使用测试集对模型进行评估。可以使用sklearn库中的accuracy_score和confusion_matrix方法来评估模型的准确度和召回率。
最后,我们可以使用模型对新邮件进行分类,将其标记为垃圾邮件或非垃圾邮件。
完整的代码如下:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
# 读取数据
data = pd.read_csv('spambase.csv')
# 拆分数据集
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
model = SVC(C=1.0, kernel='linear')
model.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
confusion = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
print('Confusion matrix:\n', confusion)
# 预测新邮件
new_email = [[0.2, 0.3, 0.1, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]]
new_email_label = model.predict(new_email)
print('New email label:', new_email_label)
```
以上就是 SVM 实战之垃圾邮件过滤的完整代码。