python实现垃圾短信过滤

垃圾短信过滤是一个常见的问题，可以使用Python实现。以下是一种基于朴素贝叶斯的垃圾短信过滤方法的实现：

1. 准备数据集：收集一些有标签的短信数据集，包括正常短信和垃圾短信。

2. 数据预处理：对短信进行分词、去除停用词、去除标点符号等处理，以获取干净的文本数据。

3. 特征提取：使用TF-IDF等算法将文本转换为向量形式。

4. 模型训练：将标记好的数据集划分为训练集和测试集，使用朴素贝叶斯算法训练模型。

5. 模型评估：使用测试集评估模型的性能，比如准确率、召回率等指标。

6. 应用模型：对新的短信进行分类，判断其是否为垃圾短信。

以下是一个简单的代码实现：

import pandas as pd
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 分词
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))
# 特征提取
tfidf = TfidfVectorizer()
X = tfidf.fit_transform(data['text'])
y = data['label']
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', acc)

# 应用模型
new_text = '恭喜您获得100万元大奖，请点击以下链接领取奖金'
new_text = ' '.join(jieba.cut(new_text))
new_vec = tfidf.transform([new_text])
new_pred = model.predict(new_vec)
print('New text label:', new_pred[0])

需要注意的是，这只是一个简单的实现，实际应用中可能需要更复杂的模型和更多的特征工程处理。同时，也需要不断更新和优化数据集和模型，以达到更好的效果。