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1.读取

2.数据预处理

3.数据划分—训练集和测试集数据划分

from sklearn.model_selection import train_test_split

x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=0, stratify=y_train)

4.文本特征提取

sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer.html?highlight=sklearn%20feature_extraction%20text%20tfidfvectorizer

sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html?highlight=sklearn%20feature_extraction%20text%20tfidfvectorizer#sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

tfidf2 = TfidfVectorizer()

观察邮件与向量的关系

向量还原为邮件

4.模型选择

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

说明为什么选择这个模型？

　　模型需要根据数据集中特征的特点来进行选取，垃圾邮件分类重点在于文档中单词出现的频率以及文档的重要性，数据并不符合正态分布的特征，并且垃圾邮件判定过程是一个随机事件，单词在邮件中出现的次数并不是固定的，因此不能选择高斯型分布模型，此处选择多项式分布模型

5.模型评价：混淆矩阵，分类报告

from sklearn.metrics import confusion_matrix

confusion_matrix = confusion_matrix(y_test, y_predict)

说明混淆矩阵的含义

from sklearn.metrics import classification_report

说明准确率、精确率、召回率、F值分别代表的意义

混淆矩阵（confusion-matrix）：

TP（True Positive）：真实为0，预测也为0

FN（False Negative）：真实为0，预测为1

FP（False Positive）：真实为1，预测为0

TN（True Negative）：真实为1，预测也为1

准确率：代表分类器对整个样本判断正确的比重。

 精确率：指被分类器判断正例中的正样本的比重。

 召回率：指被预测为正例的占总的正例的比重。

F值：精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0。

6.比较与总结

如果用CountVectorizer进行文本特征生成，与TfidfVectorizer相比，效果如何？

CountVectorizer：只考虑词汇在文本中出现的频率，属于词袋模型特征。

TfidfVectorizer：除了考量某词汇在本文本中出现的频率，还关注包含这个词的其他文本的数量，能够削减高频没有意义的词汇出现带来的影响，挖掘更有意义的特征。

13-垃圾邮件分类2

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原文地址：https://www.cnblogs.com/miaoxiaowen/p/12942403.html