基于jieba、TfidfVectorizer、LogisticRegression的垃圾邮件分类,模型平均得分为0.98左右(附代码和数据集)

基于jieba、TfidfVectorizer、LogisticRegression的垃圾邮件分类,模型平均得分为0.98左右(附代码和数据集)。
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垃圾邮件分类识别是一种常见的文本分类任务,旨在将收件箱中的邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。以下是一些常用的技术和方法用于垃圾邮件分类识别:

  1. 基于规则的过滤(Rule-based Filtering):

    • 这种方法使用事先定义好的规则来筛选垃圾邮件。
    • 规则可以包括关键词、特定邮件头、发件人地址等。
    • 简单、高效,但需要手动定义规则,并且可能会存在误判和漏判的问题。
  2. 统计模型(Statistical Models):

    • 使用统计模型,如朴素贝叶斯(Naive Bayes)、支持向量机(Support Vector Machine)等,对邮件进行分类。
    • 统计模型使用特征提取技术,将邮件转换成数值向量,然后进行训练和预测。
    • 这种方法需要大量的标记数据进行训练,但在处理大规模数据集时具有良好的性能。
  3. 机器学习(Machine Learning):

    • 使用机器学习算法,如决策树(Decision Tree)、随机森林(Random Forest)、深度学习等,对邮件进行分类。
    • 机器学习方法可以

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