利用贝叶斯决策和Sklearn进行垃圾邮件分类的机器学习方法

简介：
本研究采用贝叶斯决策理论与Python的Scikit-learn库，开发了一种高效的垃圾邮件分类系统，结合特征选择优化算法提高识别准确率。 该代码实现了使用朴素贝叶斯分类器（包括多项式模型和伯努利模型）对短信数据集进行分类，并评估了分类器的性能指标。 首先，通过Pandas库读取名为SMSSpamCollection的数据集，此数据集包含两列：标签（labels）和短信内容（messages）。然后将标签值ham替换为0，spam替换为1，以便于后续的分类任务。接下来使用CountVectorizer创建词袋模型，并将短信内容转换成特征向量表示。 为了训练和测试模型，代码将数据划分为训练集与测试集。首先利用多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）对训练集进行训练，在完成这一过程后于测试集中预测结果并打印出来。此外还计算了准确率、精确率、召回率以及F1值等评估指标，并将其输出。 随后，代码采用伯努利模型（BernoulliNB）重复上述步骤，即同样地在数据上执行训练和预测任务，并且同样地计算及展示相应的性能评价指标。 最后，在完成所有操作后，该程序会显示多项式与伯努利两种模型的预测结果、类型长度以及各项评估标准的具体数值。