垃圾邮件朴素贝叶斯分类器python

垃圾邮件朴素贝叶斯分类器是一种常用的机器学习算法，用于将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。它基于朴素贝叶斯定理和特征独立性假设，通过计算给定特征条件下的类别概率来进行分类。

在Python中，可以使用scikit-learn库来实现垃圾邮件朴素贝叶斯分类器。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_csv('spam.csv')

# 划分特征和标签
X = data['text']
y = data['label']

# 将文本转换为特征向量
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(X)

# 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)

# 创建朴素贝叶斯分类器并进行训练
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = classifier.predict(X_test)

# 输出准确率
accuracy = (y_pred == y_test).mean()
print("准确率:", accuracy)

上述代码中，首先使用pandas库读取垃圾邮件数据集，然后将文本数据和标签分别存储在X和y中。接下来，使用CountVectorizer将文本转换为特征向量。然后，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。创建MultinomialNB朴素贝叶斯分类器，并在训练集上进行训练。最后，在测试集上进行预测，并计算准确率。