利用贝叶斯进行垃圾邮件过滤代码

由于此处无法提供完整的代码，以下是一个简单的垃圾邮件过滤器的伪代码示例，其中包括贝叶斯分类器的实现：

1. 收集已知的垃圾邮件和非垃圾邮件样本数据集。

2. 对每个邮件进行预处理，例如：去除标点符号、停用词、数字等，提取出词干形式的单词。

3. 计算每个单词在垃圾邮件和非垃圾邮件中的出现频率，以及每个类别中单词的总数。

4. 根据贝叶斯定理计算每个单词在垃圾邮件和非垃圾邮件中的条件概率，即 P(word|spam) 和 P(word|non-spam)。

5. 对于每个新邮件，计算其属于垃圾邮件和非垃圾邮件的概率，即 P(spam|words) 和 P(non-spam|words)，其中 words 为预处理后的邮件文本中的单词集合。

6. 根据概率大小将邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。

以下是一个简化的Python代码示例：

import pandas as pd
import re
from collections import Counter

# 加载样本数据集
spam_data = pd.read_csv('spam.csv')
ham_data = pd.read_csv('ham.csv')

# 预处理函数
def preprocess(text):
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text) # 去除标点符号
    text = re.sub(r'\d+', '', text) # 去除数字
    text = text.lower() # 转换为小写
    words = text.split() # 拆分成单词
    # 去除停用词，提取词干
    return [stemmer.stem(word) for word in words if word not in stopwords]

# 计算单词频率和总数
spam_words = []
ham_words = []
spam_total = 0
ham_total = 0
for text in spam_data['text']:
    words = preprocess(text)
    spam_words += words
    spam_total += len(words)
for text in ham_data['text']:
    words = preprocess(text)
    ham_words += words
    ham_total += len(words)

# 计算每个单词在垃圾邮件和非垃圾邮件中的出现频率
spam_freq = Counter(spam_words)
ham_freq = Counter(ham_words)
spam_prob = {word: (spam_freq[word] + 1) / (spam_total + len(spam_freq)) for word in spam_freq}
ham_prob = {word: (ham_freq[word] + 1) / (ham_total + len(ham_freq)) for word in ham_freq}

# 进行分类
def classify(text):
    words = preprocess(text)
    spam_score = sum([spam_prob.get(word, 0) for word in words])
    ham_score = sum([ham_prob.get(word, 0) for word in words])
    if spam_score > ham_score:
        return 'spam'
    else:
        return 'ham'

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，贝叶斯分类器的效果取决于训练数据的质量和数量，以及预处理方法的选择等因素。实际应用中可能需要更复杂的特征提取和分类算法，以达到更好的性能。