明白了，咱们来用Python实现一个基于朴素贝叶斯算法的垃圾短信分类器。这个例子中，咱们会使用`scikit-learn`库，它提供了很多现成的机器学习模型，包括朴素贝叶斯。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import classification_report # 假设咱们已经有了短信数据集，格式如下： # messages = ['*取奖品', '会议时间更改通知', ...] # labels = [1, 0, ...] # 1表示垃圾短信，0表示正常短信 messages = [ "*取奖品", "会议时间更改通知", "恭喜您获得万元大奖", "明天天气晴朗", "中奖啦，点击链接查看", "朋友聚会地点变更" ] labels = [1, 0, 1, 0, 1, 0] # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(messages, labels, test_size=0.25, random_state=42) # 使用CountVectorizer将文本转换为特征向量 vectorizer = CountVectorizer() X_train_transformed = vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_transformed = vectorizer.transform(X_test) # 训练朴素贝叶斯模型 model = MultinomialNB() model.fit(X_train_transformed, y_train) # 预测测试集 y_pred = model.predict(X_test_transformed) # 输出分类报告 print(classification_report(y_test, y_pred)) ``` 需要注意的逻辑点 1. 数据预处理：在实际应用中，短信数据可能包含标点符号、数字等非字母字符，建议在转换为特征向量之前进行清洗，比如去除标点符号、停用词等。 2. 特征选择：`CountVectorizer`默认将每个单词作为特征，但有时候可以考虑使用TF-IDF（词频-逆文档频率）来更好地反映词语的重要性。 3. 模型评估：除了分类报告，还可以使用混淆矩阵、准确率、召回率等指标来全面评估模型性能。 希望这段代码对你有帮助！如果有任何问题或需要进一步优化的地方，随时告诉我。 [2024-12-18 14:16:36 | AI写代码神器 | 519点数解答]