基于Python的垃圾短信识别程序
项目简介
本项目是一个基于Python的垃圾短信识别程序，通过融合KNN、逻辑回归、随机森林、决策树和朴素贝叶斯（包括多项式分布和伯努利分布）等多种机器学习算法，实现对垃圾短信的高准确率识别。项目旨在通过多种算法的融合，提高垃圾短信识别的准确率和召回率，并进行实际测试和应用。
项目特点
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多算法融合：项目采用了KNN、逻辑回归、随机森林、决策树和朴素贝叶斯等多种算法进行融合，通过对比不同算法的性能，选择最优的组合来提高识别准确率。
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高准确率：通过实验对比，KNN算法在测试集上达到了100%的准确率，但召回率较低，仅为4.59%。综合考虑召回率和准确率，朴素贝叶斯算法表现较为理想。
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模块化设计：项目分为前端模块和后端模块。前端模块包括短信输入页面和短信输出页面，后端模块包括数据预处理、模型训练和nginx配置。
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运行环境：项目运行需要Python环境、jieba分词库、Scikit-learn库、nginx和php的支持。
项目结构
- 前端模块：
- 短信输入页面：用户输入短信内容。
- 短信输出页面：显示短信识别结果。
- 后端模块：
- 数据预处理：对输入的短信数据进行分词、特征提取等预处理操作。
- 模型训练：使用KNN、逻辑回归、随机森林、决策树和朴素贝叶斯等算法训练模型。
- nginx配置：配置nginx服务器以支持前端和后端的通信。
算法性能对比
- KNN：准确率100%，召回率4.59%。
- 逻辑回归：速度较快，准确率和召回率表现良好。
- 随机森林：运行速度较慢，但准确率和召回率较高。
- 决策树：运行速度较慢，准确率和召回率较高。
- 朴素贝叶斯（多项式分布和伯努利分布）：速度快，准确率和召回率表现理想。
使用说明
- 环境配置：
- 安装Python环境。
- 安装jieba分词库和Scikit-learn库。
- 配置nginx和php环境。
- 运行项目：
- 启动nginx服务器。
- 运行后端模块进行数据预处理和模型训练。
- 访问前端页面输入短信内容，查看识别结果。
总结
本项目通过多种机器学习算法的融合，实现了对垃圾短信的高准确率识别。通过对比不同算法的性能，选择了最优的算法组合，提高了识别的准确率和召回率。项目具有较高的实用价值，适用于需要进行垃圾短信识别的应用场景。