41、机器学习在短信垃圾检测与交通标志识别中的应用

机器学习在短信垃圾检测与交通标志识别中的应用

短信垃圾检测模型

多分类器性能评估

在短信垃圾检测中，使用了五种监督式机器学习分类器，包括多项朴素贝叶斯（MNB）、逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和决策树（DT）。以下是这些分类器在准确率、精确率、召回率和F1分数方面的详细结果：
| 分类器 | 准确率 | 精确率 | 召回率 | F1分数 |
| — | — | — | — | — |
| MNB | 0.994162551 | 0.989361702 | 0.965397924 | 0.977232925 |
| LR | 0.992815447 | 0.992779783 | 0.951557093 | 0.971731449 |
| SVM | 0.995958689 | 0.996453901 | 0.972318339 | 0.984238179 |
| RF | 0.996407723 | 1 | 0.972318339 | 0.985964912 |
| DT | 0.994611585 | 0.989399293 | 0.968858131 | 0.979020979 |

从表格数据可以看出，随机森林（RF）在各项指标上都表现出色，尤其是精确率达到了100%。这表明随机森林在短信垃圾检测中具有较高的可靠性和准确性。

ROC曲线与AUROC评估

接收者操作特征（ROC）曲线用于评估分类模型在所有阈值下的性能。该曲线有两个重要参数：
- 真正率（TPR）：$TPR = \frac{TP}{TP + FN}$