垃圾短信识别python

垃圾短信识别的流程

1. 数据收集

首先，我们需要一些用于训练和测试的数据。可以使用已经标记好的垃圾短信数据集，例如[Kaggle上的SMS Spam Collection Dataset](

2. 数据预处理

在对数据进行模型训练之前，我们需要对文本数据进行一些预处理步骤，以便于后续的特征提取和模型训练。

2.1 数据清洗

首先，我们需要对文本数据进行清洗，去除一些无用的字符、标点符号和数字。可以使用正则表达式或字符串处理方法来实现。

import re

def clean_text(text):
    # 去除非字母字符和数字
    cleaned_text = re.sub(r'[^a-zA-Z]', ' ', text)
    return cleaned_text

2.2 分词

将清洗后的文本数据按照单词进行分割，生成单词列表。

def tokenize_text(text):
    # 分割文本为单词列表
    tokens = text.split()
    return tokens

2.3 去除停用词

停用词是一些无具体含义的常见词语，例如"the"、"a"、"an"等。这些词语对于垃圾短信分类没有太多帮助，需要将它们从文本数据中删除。

from nltk.corpus import stopwords

def remove_stopwords(tokens):
    # 去除停用词
    stopwords_list = stopwords.words('english')
    filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stopwords_list]
    return filtered_tokens

3. 特征提取

在垃圾短信识别中，常用的特征提取方法是使用词袋模型（Bag of Words）或TF-IDF模型。这些模型将文本转化为向量表示，以便于机器学习算法的处理。

3.1 词袋模型

词袋模型将文本表示为一个向量，其中每个维度对应于一个单词，单词在文本中的出现与否决定了相应维度的取值。可以使用CountVectorizer类来实现词袋模型的特征提取。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

def extract_features(texts):
    # 创建词袋模型对象
    vectorizer = CountVectorizer()
    # 将文本转化为特征向量
    feature_vectors = vectorizer.fit_transform(texts)
    return feature_vectors

3.2 TF-IDF模型

TF-IDF模型将文本表示为一个向量，其中每个维度对应于一个单词，单词在文本中的频率和在整个语料库中的逆文档频率决定了相应维度的取值。可以使用TfidfVectorizer类来实现TF-IDF模型的特征提取。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

def extract_features(texts):
    # 创建TF-IDF模型对象
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    # 将文本转化为特征向量
    feature_vectors = vectorizer.fit_transform(texts)
    return feature_vectors

4. 模型训练与评估

在特征提取之后，我们可以使用机器学习算法对特征向量进行训练，并评估模型的性能。

4.1 分割数据集

首先，我们需要将数据集划分为训练集和测试集，一般按照比例80:20进行划分。

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(feature_vectors, labels, test_size=0.2, random_state=42)

4.2 训练模型

选择合适的机器学习算法