13-垃圾邮件分类2

Posted chuichuichui1998

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了13-垃圾邮件分类2相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1.读取

2.数据预处理

3.数据划分—训练集和测试集数据划分

from sklearn.model_selection import train_test_split

x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=0, stratify=y_train)

4.文本特征提取

sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer.html?highlight=sklearn%20feature_extraction%20text%20tfidfvectorizer

sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html?highlight=sklearn%20feature_extraction%20text%20tfidfvectorizer#sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

tfidf2 = TfidfVectorizer()

观察邮件与向量的关系

向量还原为邮件

4.模型选择

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

说明为什么选择这个模型?

由于样本特征的分大部分是多元离散值,使用MultinomialNB比较合适。

5.模型评价:混淆矩阵,分类报告

from sklearn.metrics import confusion_matrix

confusion_matrix = confusion_matrix(y_test, y_predict)

说明混淆矩阵的含义

from sklearn.metrics import classification_report

说明准确率、精确率、召回率、F值分别代表的意义 

 

混淆矩阵(Confusion Matrix):
混淆矩阵的每一列代表了预测类别,每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目;每一行代表了数据的真实归属类别,
每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目。每一列中的数值表示真实数据被预测为该类的数目:
如下图,第一行第一列中的43表示有43个实际归属第一类的实例被预测为第一类,同理,第一行第二列的2表示有2个实际归属为第一类的实例被错误预测为第二类。
 
 
 
技术图片

分类报告:

TP:正确的匹配数目

FP:误报,没有的匹配不正确

FN:漏报,没有找到正确匹配的数目

TN:正确的非匹配数目

 准确率(正确率)=所有预测正确的样本/总的样本  (TP+TN)/总

 精确率=  将正类预测为正类 / 所有预测为正类 TP/(TP+FP)

 召回率 = 将正类预测为正类 / 所有正真的正类 TP/(TP+FN)

 F值 = 精确率 * 召回率 * 2 / ( 精确率 + 召回率) (F 值即为精确率和召回率的调和平均值)

6.比较与总结

如果用CountVectorizer进行文本特征生成,与TfidfVectorizer相比,效果如何?

CountVectorizer:只考虑词汇在文本中出现的频率

TfidfVectorizer:除了考量某词汇在文本出现的频率,还关注包含这个词汇的所有文本的数量
能够削减高频没有意义的词汇出现带来的影响, 挖掘更有意义的特征

因此:相比之下,文本条目越多,Tfid的效果会越显著

源代码:

 

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
import csv
import numpy as np
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import classification_report

# 预处理
def preprocessing(text):
    # text=text.decode("utf-8")
    tokens = [word for sent in nltk.sent_tokenize(text) for word in nltk.word_tokenize(sent)]
    stops = stopwords.words(english)
    tokens = [token for token in tokens if token not in stops]

    tokens = [token.lower() for token in tokens if len(token) >= 3]
    lmtzr = WordNetLemmatizer()
    tokens = [lmtzr.lemmatize(token) for token in tokens]
    preprocessed_text =  .join(tokens)
    return preprocessed_text

# 读取数据集
file_path = F:SMSSpamCollection
sms = open(file_path, r, encoding=utf-8)
sms_data = []
sms_label = []
csv_reader = csv.reader(sms, delimiter=	)
for line in csv_reader:
    sms_label.append(line[0])
    sms_data.append(preprocessing(line[1]))
sms.close()
print(len(sms_data))

# 按0.7:0.3比例分为训练集和测试集,再将其向量化
dataset_size = len(sms_data)
trainset_size = int(round(dataset_size * 0.7))
print(dataset_size:, dataset_size,    trainset_size:, trainset_size)
x_train = np.array([‘‘.join(el) for el in sms_data[0:trainset_size]])
y_train = np.array(sms_label[0:trainset_size])
x_test = np.array(sms_data[trainset_size + 1:dataset_size])
y_test = np.array(sms_label[trainset_size + 1:dataset_size])
vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=2, ngram_range=(1, 2), stop_words=english, strip_accents=unicode, norm=l2)

# 将已划分好的训练集和测试集向量化
X_train = vectorizer.fit_transform(x_train)
X_test = vectorizer.transform(x_test)

# 朴素贝叶斯分类器
MNB = MultinomialNB()
clf = MNB.fit(X_train, y_train)
y_pred = MNB.predict(X_test)
print("预测正确邮件数:")
print((y_pred == y_test).sum())

# 模型评价
print("=============================================")
print(混淆矩阵:)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(cm)
print("=============================================")
print(分类报告:)
cr = classification_report(y_test, y_pred)
print(cr)

 

实验结果:

技术图片

 

以上是关于13-垃圾邮件分类2的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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