scikit-learn 短信分类

scikit-learn 是一个流行的 Python 机器学习库，可以用于短信分类。以下是一个简单的示例：

1. 数据集准备：
首先，需要准备一个数据集，其中包含已经标记好的短信文本及其对应的分类标签。可以从 Kaggle 或 UCI Machine Learning Repository 等在线资源中下载。

2. 数据预处理：
在将数据集输入到模型之前，需要进行一些预处理。首先，需要将文本转换为数字向量，以便计算机能够处理。可以使用词袋模型或 TF-IDF 等技术将文本转换为数字向量。其次，需要将数据集划分为训练集和测试集。

3. 训练模型：
使用 scikit-learn 中的分类器模型进行训练，例如朴素贝叶斯分类器或支持向量机分类器。需要将训练集作为输入，对模型进行训练。

4. 模型评估：
使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、精确率、召回率等指标，以便评估模型的性能。

5. 模型应用：
使用训练好的模型对新的短信进行分类。

下面是一个简单的代码示例：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv('sms_spam.csv')

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['text'], data['label'], test_size=0.2, random_state=42)

# 定义管道
text_clf = Pipeline([
    ('vect', CountVectorizer()),
    ('tfidf', TfidfTransformer()),
    ('clf', MultinomialNB())
])

# 训练模型
text_clf.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
y_pred = text_clf.predict(X_test)
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

这是一个使用朴素贝叶斯分类器进行短信分类的示例。首先，使用 Pandas 库加载数据集，然后将数据集划分为训练集和测试集。接下来，定义管道，包括三个步骤：使用 CountVectorizer 将文本转换为数字向量，使用 TfidfTransformer 计算 TF-IDF 值，使用 MultinomialNB 进行分类。最后，对模型进行训练和评估。