电子邮件垃圾信息分类项目

简介：
本项目致力于开发高效的算法模型，旨在准确识别并分类电子邮件中的垃圾信息，提升用户体验和邮件系统的安全性。 在理想情况下，模型的性能估计可以预测它在未来看不见的数据上的表现如何。通常来说，我们解决问题的主要目标是能够对未来数据进行准确预测。选择度量标准之前了解具体背景非常重要，因为每种机器学习模型会针对不同的问题使用不同类型的数据集来解决不同目标的问题。对于Logistic回归而言，其参数已经是最佳状态了；尽管SVC在性能上有所提升，但它的运行速度仍然较慢，并且并不是最优的选择。朴素贝叶斯（Naive Bayes）成功预测出了4945个实际垃圾邮件中的4894个。然而，在准确度相近的情况下，考虑到执行效率的因素，我更倾向于选择朴素贝叶斯模型作为该数据集的最佳垃圾邮件分类器，因为它比Logistic回归要快得多。此外，与更为复杂的方法相比，朴素贝叶斯的学习者和分类器可以更加迅速地实现；类条件特征分布的解耦意味着每个分布都可以独立估计为一维分布，从而有助于缓解由于维度诅咒带来的问题。