考核内容为根据自然语言处理基本流程，选择一种算法（朴素贝叶斯算法、 支持向量机、决策树算法、k近邻算法、神经网络算法）实现垃圾短信分类任务。 在实现的方式上，可以通过代码实现，另外，也可以选择在tipdm大数据挖掘建 模平台上实现。我需要代码

以下是使用朴素贝叶斯算法实现垃圾短信分类的 Python 代码示例： ```python import pandas as pd from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics import accuracy_score def classify_spam_sms(): # 读取数据 data = pd.read_csv('your_data.csv') # 划分特征和标签 X = data['text'] y = data['label'] # 特征向量化 vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(X) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建朴素贝叶斯分类器 clf = MultinomialNB() # 训练模型 clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算准确率 print('准确率:', accuracy_score(y_test, y_pred)) if __name__ == "__main__": classify_spam_sms() ``` 额外需要注意的逻辑点： 1. 确保数据的质量和预处理，比如去除噪声、缺失值处理等。 2. 调整模型的参数，可能会提高分类效果。 3. 对模型的性能进行多维度评估，不仅仅是准确率。 [2024-12-18 14:15:59 | AI写代码神器 | 350点数解答]