python实现垃圾短信识别

Python通过一些开源的机器学习库来实现垃圾短信识别，比如Scikit-learn、TensorFlow等。下面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

# 加载数据集
df = pd.read_csv('spam.csv', encoding='latin-1')

# 特征提取，将文本转换为向量
cv = CountVectorizer()
X = cv.fit_transform(df['text'])

# 标签
y = df['class']

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练朴素贝叶斯分类器
nb = MultinomialNB()
nb.fit(X_train, y_train)

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

# 计算准确率
accuracy = (y_pred == y_test).mean()
print('Accuracy:', accuracy)

以上代码使用了朴素贝叶斯分类器对垃圾短信进行分类，并使用准确率来评估模型的性能。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的垃圾短信识别系统需要考虑更多的因素，比如特征工程、模型选择、模型优化等。