df = pd.read_csv('./spam.csv', encoding="latin-1") df=df[['class','message']] df['label'] = df['class'].map({'ham': 0, 'spam': 1}) df.head() #%% #构造训练集和测试集 X = df['message'] y = df['label'] cv = CountVectorizer() X = cv.fit_transform(X) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42) #朴素贝叶斯分类器 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train,y_train) clf.score(X_test,y_test) y_pred = clf.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred))解释上述代码
时间: 2024-01-30 22:02:27 浏览: 21
这段代码是一个朴素贝叶斯分类器的实现,用于对垃圾邮件进行分类。具体流程如下:
1. 读取一个名为“spam.csv”的文件,文件中包含邮件的文本内容和标签(0表示非垃圾邮件,1表示垃圾邮件)。
2. 从读取的数据中选取两列,分别为“class”表示标签和“message”表示邮件内容。
3. 将“class”列中的“ham”和“spam”标签映射为数字0和1,并将结果存储到一个新列“label”中。
4. 对“message”列中的文本内容进行向量化处理,使用CountVectorizer函数将文本数据转换为数字向量。
5. 将数据集分为训练集和测试集,其中测试集占比33%,随机数种子为42。
6. 创建一个MultinomialNB对象,即朴素贝叶斯分类器,并用训练集拟合模型。
7. 使用测试集评估模型的准确率。
8. 对测试集进行预测,并输出分类报告,包括准确率、召回率、F1值等评价指标。
相关问题
df = pd.read_csv
df = pd.read_csv函数是用于读取CSV文件的函数。它可以接受不同的参数来指定文件的路径、分隔符以及其他读取选项。
在引用中的示例中,df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True)将会读取名为'girl.csv'的文件,并使用空白字符作为分隔符。
在引用中的示例中,df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, dtype={"id": str})与前一个示例相同,但是还指定了"id"列的数据类型为字符串。
在引用中的示例中,展示了三种不同的读取文件的方法。第一个是通过文件路径读取,第二个是通过网页上的文件URL读取,第三个是通过文件对象读取。
df = pd.read_csv( /train.csv , sep= )
很抱歉,引用中提供的代码片段中没有给出`/train.csv`的具体路径,无法确定`pd.read_csv()`函数中的文件路径参数。但是,根据代码片段中的其他信息,我们可以了解到以下内容:
1. `pd.read_csv()`函数用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame格式。
2. `sep`参数用于指定CSV文件中的分隔符。
3. 引用中的代码片段使用`pd.read_csv()`函数从`adult.data`文件中读取数据,并将其保存为`adults.csv`文件。
4. 引用中的代码片段使用`pd.read_csv()`函数从`train`文件中读取数据,并将其转换为DataFrame格式。
因此,如果您想使用`pd.read_csv()`函数读取CSV文件并将其转换为DataFrame格式,您需要提供CSV文件的路径和文件名,并使用`sep`参数指定分隔符。例如,如果您的CSV文件名为`train.csv`,并且该文件位于当前工作目录中,则可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('train.csv', sep=',')
```
请注意,上述代码假定CSV文件中使用逗号作为分隔符。如果您的CSV文件使用其他分隔符,请相应地更改`sep`参数的值。