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

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。