邮件分类模型

最新推荐文章于 2022-12-12 23:30:27 发布
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#朴素贝叶斯算法 #分类算法

该博客探讨了使用朴素贝叶斯算法对邮件进行垃圾邮件分类的问题。首先介绍了数据集，包括邮件的特征和标签。接着详细讨论了朴素贝叶斯模型的选择原因和测试效果，以及如何通过TF-IDF改进模型。还引入了欠采样策略以应对数据不平衡，并对比了不同方法在测试集上的表现。最后，指出了模型存在的局限性，即未考虑单词间的联合信息。

一、概述

根据邮件中各单词的出现情况，对邮件进行是否为垃圾邮件的预测。

 

二、数据

1、样本数量

标签 垃圾邮件（1类） 非垃圾邮件（0类）
训练集 1046 2574
测试集 454 1098

 

2、数据说明

Email No the to … ect Prediction
Email 1 0
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ChrisCHh
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