spam数据集逻辑回归模型代码
时间: 2024-05-05 20:18:33 浏览: 10
好的,以下是spam数据集逻辑回归模型的代码:
```
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
data = pd.read_csv('spam.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 建立逻辑回归模型并训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测并计算准确率
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率:', accuracy)
```
希望以上代码能够帮到你。接下来,请问你想问什么问题?
相关问题
对spam数据集进行tfidf处理实现代码
很高兴回答你的问题!以下是对spam数据集进行tfidf处理的代码:
```python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据集
with open('spam.txt', 'r') as f:
data = f.readlines()
# 分割数据集
X = [d.split('\t')[1].strip() for d in data]
y = [d.split('\t')[0] for d in data]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# tfidf处理
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train_tfidf = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_tfidf = vectorizer.transform(X_test)
# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train_tfidf, y_train)
# 预测并计算准确率
y_pred = clf.predict(X_test_tfidf)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
希望这个代码能够帮到你,如果你还有其他问题,欢迎继续提问!
web-spam数据集介绍
Web-Spam是一个用于检测Web页面是否为垃圾页面的数据集。它由两个子集组成:一个是页面级别的子集,另一个是网站级别的子集。每个子集包含Web页面的URL、正文内容和标签。标签指示该页面是否属于垃圾页面。
这个数据集由斯坦福大学的Gianluca Demartini教授和Cornell大学的Thorsten Joachims教授创建。他们收集了来自不同来源的Web页面,并使用机器学习方法标记这些页面是否为垃圾页面。
Web-Spam数据集可用于开发和测试各种Web页面垃圾检测算法和模型。它已被广泛用于研究和实践中,包括机器学习、信息检索、网络安全等领域。