python使用sklearn实现垃圾分类

垃圾分类是自然语言处理中的一个重要问题，可以使用机器学习算法对文本进行分类。sklearn是Python中常用的机器学习库之一，可以用于垃圾分类的实现。

下面是一个使用sklearn实现垃圾分类的示例：

1. 准备数据集

首先，需要准备一个垃圾邮件和非垃圾邮件的数据集，可以使用开源数据集如Enron Spam Dataset。将数据集分为训练集和测试集。

2. 特征提取

使用sklearn中的CountVectorizer将文本数据转换为向量表示，这是进行分类的前提。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

vectorizer = CountVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(train_data)
X_test = vectorizer.transform(test_data)

3. 训练模型

使用sklearn中的分类器训练模型，可以选择朴素贝叶斯、支持向量机等分类器。

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(X_train, y_train)

4. 测试模型

使用测试集评估模型性能。

y_pred = classifier.predict(X_test)

from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

完整代码如下：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 准备数据集
train_data = ["This is a spam email", "This is not a spam email", ...]
test_data = ["This is a test email", "This is another test email", ...]
y_train = [1, 0, ...]
y_test = [1, 0, ...]

# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(train_data)
X_test = vectorizer.transform(test_data)

# 训练模型
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
y_pred = classifier.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

可以根据实际情况修改代码，比如使用其他特征提取方法、分类器等。