非结构数据分析与建模——垃圾短信数据集
简介
本资源文件提供了一个用于非结构数据分析与建模的垃圾短信数据集。该数据集旨在帮助研究人员和开发者进行垃圾短信识别的实验和模型训练。数据集包含了大量的短信样本，每个样本都带有标签，标识其是否为垃圾短信。
数据集内容
- 数据格式：每条短信为一个独立的记录，数据集以CSV格式存储。
- 标签：每条短信都有一个标签，
1表示垃圾短信，0表示正常短信。 - 样本数量：数据集包含数千条短信样本，涵盖了多种类型的垃圾短信和正常短信。
使用说明
- 数据预处理：
- 使用Python的Pandas库读取CSV文件。
- 进行分词处理，去除无用词。
- 将文本数据转换为特征向量。
- 模型训练：
- 使用贝叶斯分类器进行模型训练。
- 通过欠抽样处理，提高模型的预测准确率。
- 模型评估：
- 使用测试集评估模型的准确率和召回率。
- 根据评估结果调整模型参数，优化模型性能。
示例代码
以下是一个简单的示例代码，展示了如何读取数据集并进行基本的预处理：
import pandas as pd
import jieba
import re
# 读取数据集
mescon_all = pd.read_csv('whole.csv', header=None, encoding='utf8')
# 分词处理
for i in range(len(mescon_all)):
mescon_single = mescon_all[2][i]
temp = re.sub(u'[^\u4e00-\u9fa5A-Za-z]', '', mescon_single)
ms_cut = list(jieba.cut(temp, cut_all=False))
outstr = ' '.join(word for word in ms_cut if word != ' ')
print(outstr)
参考文献
- 该数据集的详细分析和建模过程可以参考CSDN博客文章《非结构数据分析与建模——垃圾短信数据集》。
贡献
欢迎对该数据集进行扩展和改进，如果您有任何建议或发现了问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本数据集遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处声明。