使用sklearn实现中文版垃圾邮件分类，python

好的，我可以为您提供代码示例。首先，您需要准备好垃圾邮件和非垃圾邮件的数据集。然后，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库和数据集

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 导入数据集
data = pd.read_csv('spam.csv', encoding='utf-8')

2. 数据预处理

# 将标签转换为数字
data['label'] = data['label'].map({'ham': 0, 'spam': 1})

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['text'], data['label'], random_state=1)

3. 特征提取

# 使用CountVectorizer对文本进行特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test = vectorizer.transform(X_test)

4. 模型训练和预测

# 使用MultinomialNB进行模型训练和预测
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

5. 模型评估

# 计算准确率和召回率
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))
print('Recall:', recall_score(y_test, y_pred))

希望这个代码示例可以帮助您实现中文版垃圾邮件分类。