使用sklearn实现中文版垃圾邮件分类，python

好的，我可以帮你解答这个问题。

首先，你需要准备中文垃圾邮件和正常邮件的数据集。可以从公开的数据集中获取，比如中文垃圾邮件数据集（https://github.com/brightmart/nlp_chinese_corpus/tree/master/corpus）。

接着，你需要对邮件进行预处理，包括中文分词、去停用词、提取词干等。可以使用中文分词工具jieba和去停用词库stopwords。

然后，你需要将处理后的邮件文本转化为特征向量。可以使用TF-IDF方法将文本转化为向量。

最后，你可以使用sklearn中的朴素贝叶斯分类器或支持向量机分类器对邮件进行分类。可以使用交叉验证等方法对分类器进行评估和调优。

下面是一个简单的示例代码：

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 加载数据集
def load_data(filename):
    data = []
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            data.append(line.strip())
    return data

# 中文分词
def tokenize(text):
    return list(jieba.cut(text))

# 构建特征向量
def vectorize(data):
    vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize, stop_words=stopwords)
    X = vectorizer.fit_transform(data)
    return X

# 训练模型并进行交叉验证
def train_model(X, y):
    clf = MultinomialNB()
    scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)
    print('Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)' % (scores.mean(), scores.std() * 2))

if __name__ == '__main__':
    # 加载数据集
    spam_data = load_data('spam.txt')
    ham_data = load_data('ham.txt')
    data = spam_data + ham_data
    # 加载停用词库
    with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        stopwords = [line.strip() for line in f]
    # 构建特征向量
    X = vectorize(data)
    y = ['spam'] * len(spam_data) + ['ham'] * len(ham_data)
    # 训练模型并进行交叉验证
    train_model(X, y)

其中，spam.txt和ham.txt是分别存储中文垃圾邮件和正常邮件的文件，stopwords.txt是中文停用词库。你需要根据你的数据集和需求进行相应的调整。