5、电子邮件垃圾邮件分类示例数据预处理

电子邮件垃圾邮件分类示例数据预处理

在自然语言处理（NLP）的机器学习任务中，数据预处理是至关重要的一步。本文将详细介绍如何构建和预处理一个用于电子邮件垃圾邮件分类的数据集，通过一系列步骤将原始的电子邮件数据转换为适合机器学习算法处理的格式。

1. 数据集概述

为了开发一个能够大规模检测给定电子邮件是否为垃圾邮件的算法，我们将从两个不同的来源构建数据集：
- 非垃圾邮件 ：使用流行的安然（Enron）电子邮件语料库作为非垃圾邮件的代理。安然语料库是与臭名昭著的安然财务丑闻相关的最大公共电子邮件集合，包含约五十万封安然公司员工撰写的电子邮件，由联邦能源委员会为调查公司倒闭而收集。在Kaggle上，它以单栏的.csv文件形式提供，每行包含一封电子邮件。
- 垃圾邮件 ：使用“419”欺诈电子邮件集合作为垃圾邮件的代理。这些邮件代表了最著名的垃圾邮件类型，同样可以在Kaggle上获取。

2. 数据预处理步骤

每个电子邮件的预处理步骤如下：

graph LR
    A[分离邮件正文和头部] --> B[提取数据集统计信息]
    B --> C[去除停用词]
    C --> D[分类为垃圾邮件或非垃圾邮件]

2.1 加载和可视化安然语料库

首先，我们使用流行的Pandas库加载安然语料库数据，并查看数据的一部分，以确保了解其外观。以下是加载数据的代码：