python使用sklearn逻辑回归实现垃圾分类

可以使用sklearn中的逻辑回归模型来实现垃圾分类，具体步骤如下：

1. 数据预处理：将数据集划分为训练集和测试集，并进行特征提取和特征工程。

2. 构建模型：使用sklearn中的逻辑回归模型构建分类器。

3. 模型训练：使用训练集训练模型。

4. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，并计算模型的准确率、精确率、召回率和F1值等指标。

下面是一个简单的示例代码：

# 导入库
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# 导入数据集并进行分割
data = # 自己准备数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['text'], data['label'], random_state=0)

# 特征提取和特征工程
vectorizer = CountVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test = vectorizer.transform(X_test)

# 构建模型
clf = LogisticRegression()

# 模型训练
clf.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
y_pred = clf.predict(X_test)
print("Accuracy: ", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Precision: ", precision_score(y_test, y_pred))
print("Recall: ", recall_score(y_test, y_pred))
print("F1 Score: ", f1_score(y_test, y_pred))

在这个示例中，我们使用了sklearn中的CountVectorizer进行特征提取和特征工程，并使用逻辑回归模型进行垃圾分类。最后，我们使用测试集对模型进行评估，并输出了准确率、精确率、召回率和F1值等指标。