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通過 jieba 文字分詞庫對郵件數(shù)據(jù)集的垃圾郵件和進行文本處理，提取特征。然后調(diào)用 sklearn 機器學(xué)習(xí)庫中的樸素貝葉斯算法訓(xùn)練模型，最后推理測試集中郵件是否為垃圾郵件。

步驟 1 引入相關(guān)依賴的包

步驟 2 構(gòu)建文本處理函數(shù)

?刪除其中的干擾字符，例如【】*。，等等，然后分詞，剩下的詞匯認為是有效詞匯。

步驟3構(gòu)建文本讀取函數(shù)

獲取文件中所有詞,進行文本處理

步驟4構(gòu)建數(shù)據(jù)集

統(tǒng)計全部訓(xùn)練集中每個有效詞匯的出現(xiàn)次數(shù)，截取出現(xiàn)次數(shù)最多的前500個根據(jù)預(yù)處理后的垃圾郵件和非垃圾郵件內(nèi)容生成特征向量，統(tǒng)計得到的500個詞語分別在該郵件中的出現(xiàn)概率

得到特征向量和已知郵件分類創(chuàng)建并訓(xùn)練樸素貝葉斯模型。

步驟6模型測試

讀取測試郵件，對郵件文本進行預(yù)處理，提取特征向量。使用訓(xùn)練好的模型，根據(jù)提取的特征向量對郵件進行分類

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總結(jié)

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