python垃圾邮件过滤实战代码
时间: 2023-10-18 20:03:09 浏览: 64
Python垃圾邮件过滤实战代码可以通过以下步骤完成:
1. 导入必要的库:导入需要用到的Python库,如`re`用于正则表达式匹配,`nltk`用于自然语言处理,`sklearn`用于机器学习。
2. 数据预处理:首先,加载训练数据集和测试数据集,并进行数据清洗,去除HTML标签、特殊字符、停用词等无用信息。然后,将文本转换为数值特征向量,如使用词袋模型(bag-of-words)或TF-IDF向量化方法。
3. 特征提取:使用特征提取方法,如统计学方法(如词频、字符频率、URL长度等)或基于机器学习的方法(如朴素贝叶斯、支持向量机等)来提取特征。
4. 模型训练:使用机器学习算法(如朴素贝叶斯、支持向量机等)对提取的特征进行训练,构建垃圾邮件分类模型。
5. 模型评估:使用测试数据集对训练好的模型进行评估,计算准确率、召回率、F1值等指标,评估模型的性能。
6. 预测和应用:使用训练好的模型对新的邮件进行预测,根据预测结果判断邮件是否为垃圾邮件。
一个简单的实例代码如下所示:
```python
import re
import nltk
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
def preprocess_text(text):
# 清除HTML标签
clean_text = re.sub('<.*?>', '', text)
# 去除特殊字符
clean_text = re.sub('[^a-zA-Z]', ' ', clean_text)
# 转换为小写
clean_text = clean_text.lower()
# 分词
tokens = nltk.word_tokenize(clean_text)
# 移除停用词
clean_tokens = [token for token in tokens if token not in stopwords]
# 连接为字符串
clean_text = ' '.join(clean_tokens)
return clean_text
def extract_features(texts):
vectorizer = CountVectorizer()
features = vectorizer.fit_transform(texts)
return features
def train_model(features, labels):
model = MultinomialNB()
model.fit(features, labels)
return model
def evaluate_model(model, features, labels):
predictions = model.predict(features)
accuracy = (predictions == labels).mean()
return accuracy
def predict_email(model, email):
cleaned_email = preprocess_text(email)
features = extract_features([cleaned_email])
prediction = model.predict(features)
return prediction
# 加载训练数据和标签
train_data = [...]
train_labels = [...]
# 数据预处理
preprocessed_data = [preprocess_text(text) for text in train_data]
# 提取特征
train_features = extract_features(preprocessed_data)
# 构建模型
spam_classifier = train_model(train_features, train_labels)
# 评估模型
accuracy = evaluate_model(spam_classifier, train_features, train_labels)
# 预测新邮件
new_email = "..."
prediction = predict_email(spam_classifier, new_email)
```
注意,此代码仅提供了一个基本框架,并没有包含完整的代码实现。具体的实现细节还需要根据实际需求进行调整和完善。
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