短短短短信 结巴()，新营销网红网本栏目通过数据整理汇集了短短短短信 结巴()相关信息，下面一起看看。

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　　机器学习和垃圾邮件识别

　　不久前，我们使用NLTK的贝叶斯分类模型，通过机器学习来识别垃圾短信。

　　其实除了NLTK，我们还可以使用Scikit-Learn，一个集成了很多机器学习算法的模块来进行上述实验。

　　 Scikit-Learn的API设计非常合理高效，对于刚接触机器学习的同学非常友好。值得尝试和使用。我也经常用scikit-learn在实验环境和工作环境下对机器学习进行建模。

　　接下来，我们将使用scikit-learn模块通过其朴素贝叶斯算法API来识别垃圾邮件。

　　导入短信数据首先我们需要对原始短信数据进行处理，导入到熊猫模块和洁霸模块中。

　　 Pandas模块用于读取和处理数据，jieba模块用于对短信进行分段。

　　接下来，我们导入SMS数据：

　　检查一些短信数据：

　　第一栏是原序列号，第二栏是短信分类，0代表正常短信，1代表垃圾短信，第三栏是短信正文。

　　我们只需要关注第二列和第三列。

　　看看这个短信数据集的形状：

　　有超过70万条短信。

　　短信切分文本的分类基本上是基于词袋模型，即一个文本包含多少个词，以及每个词的出现频率。对于英语来说，它的自然句子空间可以很容易地分割单词，而汉语却要先进行分词，也就是把一个完整的汉语分割成单词。

　　 Python中有第三方模块——jieba，口吃分词提供中文分词。

　　我们用街霸对短信内容进行分段。

　　结果如下：

　　提取特征数据和目标数据我们需要分别提取特征数据和目标数据。特征数据表示输入数据，目标数据是输入数据的属性。这里短信的内容是特征数据，短信的分类是目标数据。

　　 x是特征数据，y是目标数据，便于下一步划分训练集和测试集。

　　训练集和测试集的分割：使用sklearn的分割模块对训练集和测试集进行分割；

　　提取文本特征要从文本中提取特征，我们需要使用scikit-learn中的CountVector()和TfidfTransformer()。

　　 CountVectorizer()用于将文本从标量转换为矢量，而TfidfTransformer()将矢量文本转换为tf-idf矩阵。

　　建立和训练朴素贝叶斯分类器。朴素贝叶斯是一种经典的机器学习算法，准确率很高。用它做分类器可以得到很好的结果。

　　在scikit-learn中，每个模型都有一个用于模型训练的fit()和一个用于模型预测的predict()。这里，我们通过介绍训练特点和训练目标来训练模型。

　　模型训练好之后，我们就可以使用模型的predict()对数据进行测试和预测。

　　在此之前，我们必须采取另一个步骤。

　　因为之前的文本特征提取只针对训练集，没有进行测试集，所以我先从测试集中提取文本特征：

　　然后使用predict()来预测：

　　变量predicted_categories包含所有的预测结果。

　　模型评估scikit-learn模块内置了许多模型评估。对于分类问题，我们可以使用accuracy_score()，它返回一个最高分为1的数值。

　　打印结果显示：

　　这个分类器的准确率达到了0.98，比上次使用NLTK的贝叶斯算法提高了10%，非常不错。

　　您可以打印一些测试的短信数据和预测结果：

　　基本上正常短信和垃圾短信都是正确识别的。

　　作者：田山先生无线城

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