机器学习实战----使用Python和Scikit-Learn构建简单分类器

前言： Hello大家好，我是Dream。 今天来学习一下如何使用Python和Scikit-Learn构建一个简单的分类器

一、介绍

今天我们将学习使用Python和Scikit-Learn创建一个简单的文本分类器来识别垃圾邮件。我们将先介绍数据集，并通过可视化和数据预处理方式更好地理解数据集。接着，我们将选择一个算法并使用训练集拟合它。最后，我们将评估该分类器并使用新数据进行预测。

二、数据集

我们选择的数据集是Enron-Spam，由Enron公司员工分享。该数据集包含邮箱中的1598封正常邮件和3977封垃圾邮件。我们将使用这些邮件的主题作为分类器的特征，并使用0表示正常邮件，1表示垃圾邮件。
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