邮件垃圾分类（逻辑回归/支持向量机）

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数据集：任何公开的邮件分类数据集，例如Spambase数据集。
任务：构建一个模型，根据邮件内容判断邮件是垃圾邮件还是正常邮件。
挑战：尝试不同的文本特征提取方法（如TF-IDF、词袋模型）和机器学习算法。
以下是一个使用逻辑回归和支持向量机（SVM）对邮件进行垃圾分类的示例。我们将使用TF-IDF方法进行文本特征提取：

1. import numpy as np
   
2. from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
   
3. from sklearn.model_selection import train_test_split
   
4. from sklearn.linear_model import LogisticRegression
   
5. from sklearn.svm import SVC
   
6. from sklearn.metrics import accuracy_score
   
7. 
   
8. # 假设emails和labels是你的数据集和标签
   
9. # emails = ["your email data here"]
   
10. # labels = [0, 1, 0, 1, ...]  # 0代表正常邮件，1代表垃圾邮件
    
11. 
    
12. # 分割数据集为训练集和测试集
    
13. X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(emails, labels, test_size=0.2, random_state=42)
    
14. 
    
15. # 使用TF-IDF进行文本特征提取
    
16. vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english', max_features=1000)
    
17. X_train_tfidf = vectorizer.fit_transform(X_train)
    
18. X_test_tfidf = vectorizer.transform(X_test)
    
19. 
    
20. # 逻辑回归分类器
    
21. logistic_clf = LogisticRegression()
    
22. logistic_clf.fit(X_train_tfidf, y_train)
    
23. y_pred_logistic = logistic_clf.predict(X_test_tfidf)
    
24. 
    
25. # 支持向量机分类器
    
26. svm_clf = SVC()
    
27. svm_clf.fit(X_train_tfidf, y_train)
    
28. y_pred_svm = svm_clf.predict(X_test_tfidf)
    
29. 
    
30. # 评估模型
    
31. accuracy_logistic = accuracy_score(y_test, y_pred_logistic)
    
32. accuracy_svm = accuracy_score(y_test, y_pred_svm)
    
33. 
    
34. print(f"Logistic Regression Accuracy: {accuracy_logistic}")
    
35. print(f"SVM Accuracy: {accuracy_svm}")

复制代码

在这个示例中，我们首先使用TfidfVectorizer对邮件文本进行TF-IDF转换，将文本数据转化为模型可以处理的数值特征。然后，我们使用LogisticRegression和SVC（支持向量机）两种不同的分类器来训练模型，并在测试集上评估模型的准确率。

请注意，实际应用中可能需要调整TfidfVectorizer的参数（如max_features）、选择合适的模型参数，或尝试不同的文本预处理方法（如词干提取、去除停用词等），以获得更好的分类性能。此外，考虑到数据集的具体情况和模型性能的需求，实验不同的特征提取方法和机器学习算法是非常必要的。