基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件识别分类系统

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/d9ef5828b597 在 IT 领域，机器学习分支中垃圾邮件分类是一个常见应用问题。本项目采用朴素贝叶斯方法实现垃圾邮件分类器，该算法基于概率论且因假设特征独立而“朴素”，是初学者的优质实践案例。其核心任务是判断邮件是垃圾邮件（spam）还是正常邮件（ham）。项目数据集含 25 封正常邮件和 25 封垃圾邮件，用于模型训练与测试。 项目中的EmailClassifier.py源代码主要涵盖以下流程：首先是数据预处理，邮件文本常含标点、数字、HTML 标签等无关字符，预处理会将其转化为小写，去除停用词（如“the”“is”等信息量少的词）并进行词干提取等操作，以消除噪声。接着是特征提取，将邮件内容转化为数值向量以便计算机处理，常用词袋模型或 TF-IDF 方法。然后是模型训练，利用朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，计算类别先验概率及特征在各类别下的条件概率。之后是测试与评估，把测试集（含 ham 和 spam 邮件）输入模型，对比预测结果与真实类别，计算准确率、精确率、召回率和 F1 分数等指标来评估性能。最后是应用，经验证的模型可用于判断新邮件是否为垃圾邮件。 此项目使用 Python 编程语言实现，Python 在数据处理和机器学习领域应用广泛。初学者可通过项目学习用 Python 库（如 nltk、scikit - learn 等）进行文本处理和构建机器学习模型，掌握朴素贝叶斯分类器原理，了解邮件过滤、文本预处理和特征工程等实际问题的解决方法，还能通过实操加深对机器学习流程（包括数据获取、模型训练、测试和优化）的理解，这些是成为合格数据科学家或机器学习工程师的必备技能。