SVM+Flask+Vue实现短信垃圾邮件分类，准确率高达98%

本资源主要介绍了如何在Python环境中利用Flask框架结合支持向量机（SVM）算法进行短信垃圾邮件分类的一个项目实例。项目名为"mini-sms-classify"，它旨在构建一个Web应用程序，通过SVM模型对SMS数据集（SMSSpamCollection）中的文本进行分类，判断其是否为垃圾信息。 首先，项目的结构包括多个关键组件： 1. **H1章节**：概述了项目的整体结构，如SVM+Flask+Vue的集成，以及使用的数据集（SMSSpamCollection）在UCI机器学习库中的评估，达到了86.6%的准确率和13.4%的误报率。 2. **H2章节**：详细描述了项目的技术栈，涉及到了服务器端的处理、模型的训练（svm.py）、客户端与服务器间的交互（通过-sms_classify.py脚本），以及与前端Vue的配合。 3. **Accuracy, Precision, Recall, F1-score等指标**：这些是衡量模型性能的重要指标。app.py和svm_test.py脚本用于测试和展示模型在不同方面的表现，例如accuracy达到98%，precision为98.029%，recall为94.803%，F1-score则在96.774%。同时，还计算了宏观平均值（macroavg）和加权平均值（weightedavg）来综合评价模型的性能。 4. **通信示例**：通过客户端和服务器之间的通信，可以看到如`-client:ڹᒒਫሿ`和`-server:ݸᒒਫሿ`这样的命令行参数，以及涉及到的数据模型（如`sms_classify.py`中的`svmmodel`）。 5. **数据集内容**：数据集包含了诸如"hamGountiljurongpoint"、"spamFreeentryin2awklycomptowinFACupfinal"这样的短信样本，以及分类结果，如"ham"（非垃圾信息）和"spam"（垃圾信息）。 本资源提供了一个实用的案例，展示了如何使用Flask开发RESTful API接口，结合SVM算法进行文本分类，并通过前端界面展示分类结果。这对于理解和实践文本分类应用，尤其是基于机器学习的方法具有参考价值。