Python实战案例,机器学习算法,实现垃圾邮件识别

前言

利用简单的机器学习算法实现垃圾邮件识别。

让我们愉快地开始吧~

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开发工具

Python版本:3.6.4

相关模块:

scikit-learn模块;

jieba模块;

numpy模块;

以及一些Python自带的模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可。

逐步实现

(1)划分数据集

网上用于垃圾邮件识别的数据集大多是英文邮件,所以为了表示诚意,我花了点时间找了一份中文邮件的数据集。数据集划分如下:

训练数据集:

7063封正常邮件(data/normal文件夹下);

7775封垃圾邮件(data/spam文件夹下)。

测试数据集:

共392封邮件(data/test文件夹下)。

(2)创建词典

数据集里的邮件内容一般是这样的:

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首先,我们利用正则表达式过滤掉非中文字符,然后再用jieba分词库对语句进行分词,并清除一些停用词,最后再利用上述结果创建词典,词典格式为:

{"词1": 词1词频, "词2": 词2词频...}

这些内容的具体实现均在"utils.py"文件中体现,在主程序中(train.py)调用即可:

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最终结果保存在"results.pkl"文件内。

大功告成了么?当然没有!!!

现在的词典里有52113个词,显然太多了,有些词只出现了一两次,后续特征提取的时候一直空占着一个维度显然是不明智的做法。因此,我们只保留词频最高的4000个词作为最终创建的词典:

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最终结果保存在"wordsDict.pkl"文件内。

(3)特征提取

词典准备好之后,我们就可以把每封信的内容转换为词向量了,显然其维度为4000,每一维代表一个高频词在该封信中出现的频率,最后,我们将这些词向量合并为一个大的特征向量矩阵,其大小为:

(7063+7775)×4000

即前7063行为正常邮件的特征向量,其余为垃圾邮件的特征向量。

上述内容的具体实现仍然在"utils.py"文件中体现,在主程序中调用如下:

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最终结果保存在"fvs_%d_%d.npy"文件内,其中第一个格式符代表正常邮件的数量,第二个格式符代表垃圾邮件的数量。

(4)训练分类器

我们使用scikit-learn机器学习库来训练分类器,模型选择朴素贝叶斯分类器和SVM(支持向量机):

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(5)性能测试

利用测试数据集对模型进行测试:

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结果如下:

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可以发现两个模型的性能是差不多的(SVM略胜于朴素贝叶斯),但SVM更倾向于向垃圾邮件的判定。

文章到这里就结束了,感谢你的观看,Python小案例系列暂停更新,下个篇章将分享Python小工具系列

posted @ 2021-07-31 10:12  楚_阳  阅读(19)  评论(0编辑  收藏  举报