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基于多种机器学习算法的短信垃圾分类模型

news 来源：原创 2024/9/20 0:12:29

文章目录

- - ==有需要本项目的代码或文档以及全部资源，或者部署调试可以私信博主==
  - 导入第三方库
  - 读取数据
  - 数据预处理
  - 数据分析与可视化
  - 机器学习建模
  - 贝叶斯
  - 逻辑回归
  - 支持向量机
  - 随机森林
  - XGBoost
  - 总结
  - 每文一语

有需要本项目的代码或文档以及全部资源，或者部署调试可以私信博主

导入第三方库

import warnings  # 导入警告库
warnings.filterwarnings("ignore")  # 忽略所有警告信息import string  # 导入字符串处理模块
import numpy as np  # 导入NumPy库，用于数组和矩阵运算
import pandas as pd  # 导入Pandas库，用于数据分析
import re  # 导入正则表达式模块
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入matplotlib库，用于数据可视化
import seaborn as sns  # 导入Seaborn库，用于数据可视化
from nltk.corpus import stopwords  # 从NLTK库导入停用词
from plotly import graph_objs as go  # 导入Plotly库的图形对象
from plotly import express as px  # 导入Plotly Express模块，用于简化数据可视化
from plotly import figure_factory as ff  # 导入Plotly的图形工厂模块
from collections import Counter  # 导入Counter模块，用于计数
from PIL import Image  # 导入Python Imaging Library，用于处理图像
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator  # 导入词云生成模块
# ! pip install bs4  # 安装BeautifulSoup4库
from bs4 import BeautifulSoup  # 导入BeautifulSoup库，用于解析HTML和XMLfrom sklearn.model_selection import train_test_split  # 导入数据划分模块
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder  # 导入标签编码器
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, accuracy_score  # 导入评估指标模块
from sklearn.linear_model import LogisticRegression  # 导入逻辑回归模型
from sklearn import svm  # 导入支持向量机模块
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier  # 导入随机森林分类器
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier  # 导入梯度提升分类器
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier  # 导入K近邻分类器
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer  # 导入计数向量化模块
from sklearn import metrics  # 导入评估指标模块
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB  # 导入多项式朴素贝叶斯分类器
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer  # 导入计数向量化模块（重复）from string import punctuation  # 导入标点符号
from nltk.tokenize.toktok import ToktokTokenizer  # 导入Toktok分词器
from nltk import pos_tag  # 导入词性标注模块
from nltk.corpus import wordnet  # 导入词汇数据库
from nltk.stem.porter import PorterStemmer  # 导入Porter词干提取器
from nltk.corpus import stopwords  # 从NLTK库导入停用词（重复）

primary_blue = "#496595"  # 定义主要的蓝色十六进制代码
primary_blue2 = "#85a1c1"  # 定义第二种主要的蓝色十六进制代码
primary_blue3 = "#3f4d63"  # 定义第三种主要的蓝色十六进制代码
primary_grey = "#c6ccd8"   # 定义主要的灰色十六进制代码

读取数据

在这里插入图片描述

数据预处理

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数据分析与可视化

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机器学习建模

贝叶斯

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逻辑回归

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支持向量机

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随机森林

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XGBoost

在这里插入图片描述

总结

本项目是一个基于多种机器学习的自然语言处理项目，通过对邮件的文本进行预处理，然后分词，转换为词向量，在进行多维度的EDA分析，最终采用多种机器学习的模型算法对其进行建模，评估。通过分类报告，ROC曲线，AUC面积，混淆矩阵，以及在线验证程序进行展示，来凸显出大数据和人工智能算法结合的语言判别模型的优势