使用朴素贝叶斯算法实现中文邮件分类
时间: 2023-10-03 22:03:08 浏览: 66
中文邮件分类是一个文本分类问题,可以使用朴素贝叶斯算法来解决。下面是一个简单的中文邮件分类的示例代码:
1. 数据预处理
首先需要准备好训练数据和测试数据,并对数据进行预处理,包括分词、去除停用词、提取特征等。这里我们使用 jieba 库进行分词,使用 scikit-learn 库进行特征提取和模型训练。
```python
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据
def load_data(file_path):
data = []
labels = []
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
label, content = line.strip().split('\t')
data.append(content)
labels.append(label)
return data, labels
# 分词和去除停用词
def cut_words(data):
stopwords = set()
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
stopwords.add(line.strip())
res = []
for content in data:
words = [word for word in jieba.cut(content) if word not in stopwords]
res.append(' '.join(words))
return res
# 提取特征
def extract_features(data):
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data)
return X.toarray(), vectorizer.vocabulary_
# 加载训练数据和测试数据
train_data, train_labels = load_data('train.txt')
test_data, test_labels = load_data('test.txt')
# 分词和去除停用词
train_data = cut_words(train_data)
test_data = cut_words(test_data)
# 提取特征
train_features, vocabulary = extract_features(train_data)
test_features, _ = extract_features(test_data)
```
2. 模型训练和测试
接下来使用训练数据训练朴素贝叶斯模型,并使用测试数据进行测试。
```python
# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(train_features, train_labels)
# 测试模型
pred_labels = clf.predict(test_features)
acc = accuracy_score(test_labels, pred_labels)
print('Accuracy:', acc)
```
完整的代码如下:
```python
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据
def load_data(file_path):
data = []
labels = []
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
label, content = line.strip().split('\t')
data.append(content)
labels.append(label)
return data, labels
# 分词和去除停用词
def cut_words(data):
stopwords = set()
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
stopwords.add(line.strip())
res = []
for content in data:
words = [word for word in jieba.cut(content) if word not in stopwords]
res.append(' '.join(words))
return res
# 提取特征
def extract_features(data):
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data)
return X.toarray(), vectorizer.vocabulary_
# 加载训练数据和测试数据
train_data, train_labels = load_data('train.txt')
test_data, test_labels = load_data('test.txt')
# 分词和去除停用词
train_data = cut_words(train_data)
test_data = cut_words(test_data)
# 提取特征
train_features, vocabulary = extract_features(train_data)
test_features, _ = extract_features(test_data)
# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(train_features, train_labels)
# 测试模型
pred_labels = clf.predict(test_features)
acc = accuracy_score(test_labels, pred_labels)
print('Accuracy:', acc)
```
其中,`train.txt` 和 `test.txt` 分别是训练数据和测试数据文件,每行为一个邮件的标签和内容,用制表符 `\t` 分隔。`stopwords.txt` 是停用词文件,每行为一个停用词。
这个示例代码只是一个简单的演示,实际中还可以进行一些优化,比如使用 TF-IDF 来提取特征,使用交叉验证来评估模型性能等。
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