专栏引荐

本文介绍了一个关于垃圾邮件分类的数据集处理过程，该数据集包含两个部分：训练集和测试集。我们将从这些数据集中提取出关键特征，并构建一个分类器来预测邮件是否为垃圾邮件。以下是具体步骤及结果。

我们有两个数据集，分别名为spamTrain.mat和spamTest.mat，其中一个是训练集，另一个是测试集。首先，我们需要从训练集中提取特征X和标签y，以及从测试集中提取特征Xtest和标签ytest。通过这些数据，我们可以了解训练集的具体情况。

这个数据集实际上是一个邮件分类项目的一部分，其中包含了一些预处理步骤，如将单词映射到字典中的ID，去除HTML标签、词干化和标准化等。我们不再详细讨论这些预处理步骤，而是直接使用已经处理好的数据。训练集和测试集中的每个文档都被转换成一个向量，每个向量包含1,899个维度，对应于词汇表中的1,899个单词。这些向量的值为二进制，表示文档中是否存在某个单词。接下来，我们将使用支持向量机（SVM）算法来训练分类器，并评估其在训练集和测试集上的表现。

我们使用了SVM算法进行训练，代码如下： python svc = svm.SVC() svc.fit(X, y)

然后，我们计算了分类器在训练集和测试集上的准确率。 python print('Training accuracy = {0}%'.format(np.round(svc.score(X, y) * 100, 2))) print('Test accuracy = {0}%'.format(np.round(svc.score(Xtest, ytest) * 100, 2))) 最终结果为： Training accuracy = 94.4% Test accuracy = 95.3%

总结来说，通过上述步骤，我们成功地构建了一个垃圾邮件分类器，并验证了其在训练集和测试集上的性能。准确率达到94.4%和95.3%，表明模型具有较高的分类能力。

以下是完整的代码示例： ```python from sklearn import svm import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb from scipy.io import loadmat

加载数据集

spamtrain = loadmat('spamTrain.mat') spamtest = loadmat('spamTest.mat')

提取特征和标签

X = spamtrain['X'] Xtest = spamtest['Xtest'] y = spamtrain['y'].ravel() ytest = spamtest['ytest'].ravel()

训练SVM分类器

svc = svm.SVC() svc.fit(X, y)

输出训练和测试准确率

print('Training accuracy = {0}%'.format(np.round(svc.score(X, y) * 100, 2))) print('Test accuracy = {0}%'.format(np.round(svc.score(Xtest, ytest) * 100, 2))) ```