对垃圾邮件进行分类的代码
时间: 2023-07-05 14:14:23 浏览: 32
以下是一个简单的Python代码实现,使用基于朴素贝叶斯算法的分类方法对邮件进行分类:
```python
import re
import os
import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 加载数据集
def load_data(folder_path):
files = os.listdir(folder_path)
data = []
target = []
for file in files:
file_path = os.path.join(folder_path, file)
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
data.append(content)
target.append(int(re.match('\d+', file).group()))
return data, target
# 训练模型
def train_model(data, target):
vectorizer = CountVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(data)
y_train = np.array(target)
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)
return vectorizer, model
# 预测分类
def predict(vectorizer, model, data):
X_test = vectorizer.transform(data)
y_pred = model.predict(X_test)
return y_pred
# 加载数据集
data, target = load_data('email')
# 训练模型
vectorizer, model = train_model(data, target)
# 测试数据
test_data = ['您的快递已到,请尽快取件', '会员专属优惠,限时活动', '免费领取彩票大奖']
y_pred = predict(vectorizer, model, test_data)
print(y_pred)
```
解释一下代码的主要步骤:
1. `load_data`函数用于加载数据集,其中`folder_path`参数为数据集所在文件夹的路径,返回值为邮件内容和标签的列表。
2. `train_model`函数用于训练模型,其中`data`和`target`参数为邮件内容和标签的列表,返回值为训练好的模型和特征提取器。
3. `predict`函数用于对新邮件进行分类,其中`vectorizer`和`model`参数分别为特征提取器和训练好的模型,`data`为新邮件的内容列表,返回值为预测的标签。
4. 加载数据集、训练模型、预测分类并输出结果。
需要注意的是,上述代码仅作为基本示例,实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。