基于朴素贝叶斯模型进行垃圾邮件的分类
项目简介
本项目基于朴素贝叶斯模型，实现了一个垃圾邮件分类器。通过训练和测试数据集，该分类器能够有效地识别和分类垃圾邮件与正常邮件。项目详细介绍了模型的分析、系统设计、模型结果分析以及代码实现。
模型分析
朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理和条件独立假设的概率分类方法。在本项目中，我们应用朴素贝叶斯模型来解决垃圾邮件的分类问题。具体步骤包括：
- 贝叶斯公式：使用贝叶斯公式计算邮件为垃圾邮件的概率。
- 条件独立性：假设邮件中的词语在给定类别下是相互独立的。
- 概率计算：根据训练数据集计算每个词语在垃圾邮件和正常邮件中出现的概率。
系统设计
数据集准备
- 收集数据集：从网站上下载包含垃圾邮件和正常邮件的数据集。
- 设置训练集和测试集：将数据集分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。
数据预处理
- 分词：使用jieba进行分词，并过滤掉停用词和非中文字符。
- 词袋模型：构建词袋模型，统计每个词语在垃圾邮件和正常邮件中的出现频率。
模型训练与测试
- 特征提取：筛选出出现频率高的词语作为特征词向量。
- 贝叶斯概率计算：根据特征词向量计算每封邮件为垃圾邮件的概率。
- 分类判断：根据概率阈值判断邮件是否为垃圾邮件。
模型结果分析
词云图
通过词云图可以直观地看到垃圾邮件和正常邮件中常用词语的差异，从而帮助分类。
实验结果
- 阈值设置为0.5时：正确率达到95%，准确率为100%，召回率为90%。
- 阈值设置为0.9时：正确率降低到90%，准确率为100%，召回率为80%。
改进方案
为了提高模型的准确性，建议扩大训练集和测试集的规模，以获得更准确的特征词向量。
代码实现
项目代码包括数据预处理、模型训练、测试和结果评估等部分。具体实现细节请参考项目代码文件。
相关数据集及中文停用表
项目中使用的数据集和中文停用表可在项目文件中找到。
通过本项目，您可以深入了解朴素贝叶斯模型在垃圾邮件分类中的应用，并学习如何实现一个简单的文本分类器。