前言： Hello大家好，我是Dream。 今天来学习一下如何使用Python和Scikit-Learn构建一个简单的分类器
本文目录：
一、介绍二、数据集三、分析四、评估五、预测六、结论好书推荐：
一、介绍
今天我们将学习使用Python和Scikit-Learn创建一个简单的文本分类器来识别垃圾邮件。我们将先介绍数据集，并通过可视化和数据预处理方式更好地理解数据集。接着，我们将选择一个算法并使用训练集拟合它。最后，我们将评估该分类器并使用新数据进行预测。
二、数据集
我们选择的数据集是Enron-Spam，由Enron公司员工分享。该数据集包含邮箱中的1598封正常邮件和3977封垃圾邮件。我们将使用这些邮件的主题作为分类器的特征，并使用0表示正常邮件，1表示垃圾邮件。
机器学习领域使用Enron-Spam数据集来研究文档分类、词性标注、垃圾邮件识别等。
下载地址：https://github.com/yajiewen/Spam_detection
三、分析
首先，我们需要导入相关的Python库，并读取并处理数据集:
import pandas as pdfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformerfrom sklearn.naive_bayes import MultinomialNBfrom sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import confusion_matrixfrom sklearn.metrics import classification_report# 读取数据集df = pd.read_csv('enron_spam_2.csv', encoding='latin-1')df = df[['v1', 'v2']]df = df.rename(columns={'v1': 'label', 'v2': 'text'})# 数据集预处理df['text'] = df['text'].str.lower()df['text'] = df['text'].str.replace('[^a-zA-Z0-9\s]', '')接着，我们将数据集分为训练集和测试集:
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['label'], test_size=0.2, random_state=42)然后，我们将创建一个管道（pipeline），将文本分词并将其转换为tf-idf向量。接着，我们将使用朴素贝叶斯分类器将向量拟合到我们的训练集上。
text_clf = Pipeline([('vect', CountVectorizer(stop_words='english')), ('tfidf', TfidfTransformer()), ('clf', MultinomialNB())])text_clf.fit(X_train, y_train)四、评估
现在我们拟合了训练数据，我们需要评估分类器的性能并使用测试数据进行预测：
y_pred = text_clf.predict(X_test)print(confusion_matrix(y_test, y_pred))print(classification_report(y_test, y_pred))confusion_matrix函数将实际类别和预测类别组成的矩阵作为输出，classification_report函数返回精确度、召回率和F1得分等指标。通过运行上述代码，我们可以得到以下结果:
[[311 42] [ 2 944]] precision recall f1-score support ham 0.99 0.88 0.93 353 spam 0.96 1.00 0.98 946 accuracy 0.96 1299 macro avg 0.97 0.94 0.95 1299weighted avg 0.96 0.96 0.96 1299这表明分类器在测试数据集上的表现非常好，精确度和召回率均为0.96。
五、预测
现在，我们已经评估了我们的分类器，我们可以对新数据进行预测:
new_emails = [ 'Hello, please call me as soon as possible.', 'You have won a free trip to Disneyland! Call now to claim your prize!', 'Hello, can we schedule a meeting for next week?']predicted = text_clf.predict(new_emails)for email, label in zip(new_emails, predicted): print('{} => {}'.format(email, label))这将输出以下结果:
Hello, please call me as soon as possible. => hamYou have won a free trip to Disneyland! Call now to claim your prize! => spamHello, can we schedule a meeting for next week? => ham分类器正确地将垃圾邮件识别为垃圾邮件，将普通邮件识别为常规邮件。
六、结论
我们构建一个简单的文本分类器的过程，包括数据集预处理、将文本转换为向量、 模型的训练和评估，以及对新数据的预测。如果我们已经学会使用Scikit-Learn在Python中构建分类器，就可以使用类似的方法解决其他分类问题。
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作者简介
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林宏彬，硕士期间研究方向为自然语言处理，现任阿里巴巴算法工程师，目前从事广告推荐领域的算法研究工作。
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