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朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件过滤（Python3实现）

时间：2021-10-27 08:34:49

1、朴素贝叶斯实现垃圾邮件分类的步骤

2、邮件数据

3、代码实现

4、朴素贝叶斯的优点和缺点

1、朴素贝叶斯实现垃圾邮件分类的步骤

（1）收集数据：提供文本文件。

（2）准备数据：将文本文件解析成词条向量。

（3）分析数据：检查词条确保解析的正确性。

（4）训练算法：计算不同的独立特征的条件概率。

（5）测试算法：计算错误率。

（6）使用算法：构建一个完整的程序对一组文档进行分类。

2、邮件数据

email文件夹下有两个文件夹ham和spam。ham文件夹下的txt文件为正常邮件；spam文件下的txt文件为垃圾邮件。

3、代码实现

# -*- coding: UTF-8 -*-import numpy as npimport reimport random"""函数说明:将切分的实验样本词条整理成不重复的词条列表，也就是词汇表Parameters:dataSet - 整理的样本数据集Returns:vocabSet - 返回不重复的词条列表，也就是词汇表"""def createVocabList(dataSet):vocabSet = set([]) # 创建一个空的不重复列表for document in dataSet:vocabSet = vocabSet | set(document) # 取并集return list(vocabSet)"""函数说明:根据vocabList词汇表，将inputSet向量化，向量的每个元素为1或0Parameters:vocabList - createVocabList返回的列表inputSet - 切分的词条列表Returns:returnVec - 文档向量,词集模型"""def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):returnVec = [0] * len(vocabList)#创建一个其中所含元素都为0的向量for word in inputSet:#遍历每个词条if word in vocabList: #如果词条存在于词汇表中，则置1returnVec[vocabList.index(word)] = 1else:print("the word: %s is not in my Vocabulary!" % word)return returnVec #返回文档向量"""函数说明:根据vocabList词汇表，构建词袋模型Parameters:vocabList - createVocabList返回的列表inputSet - 切分的词条列表Returns:returnVec - 文档向量,词袋模型"""def bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet):returnVec = [0] * len(vocabList) # 创建一个其中所含元素都为0的向量for word in inputSet: # 遍历每个词条if word in vocabList: # 如果词条存在于词汇表中，则计数加一returnVec[vocabList.index(word)] += 1return returnVec # 返回词袋模型"""函数说明:朴素贝叶斯分类器训练函数Parameters:trainMatrix - 训练文档矩阵，即setOfWords2Vec返回的returnVec构成的矩阵trainCategory - 训练类别标签向量，即loadDataSet返回的classVecReturns:p0Vect - 正常邮件类的条件概率数组p1Vect - 垃圾邮件类的条件概率数组pAbusive - 文档属于垃圾邮件类的概率"""def trainNB0(trainMatrix, trainCategory):numTrainDocs = len(trainMatrix) # 计算训练的文档数目numWords = len(trainMatrix[0]) # 计算每篇文档的词条数pAbusive = sum(trainCategory) / float(numTrainDocs) # 文档属于垃圾邮件类的概率p0Num = np.ones(numWords)p1Num = np.ones(numWords) # 创建numpy.ones数组,词条出现数初始化为1,拉普拉斯平滑p0Denom = 2.0p1Denom = 2.0 # 分母初始化为2 ,拉普拉斯平滑for i in range(numTrainDocs):if trainCategory[i] == 1: # 统计属于侮辱类的条件概率所需的数据，即P(w0|1),P(w1|1),P(w2|1)···p1Num += trainMatrix[i]p1Denom += sum(trainMatrix[i])else: # 统计属于非侮辱类的条件概率所需的数据，即P(w0|0),P(w1|0),P(w2|0)···p0Num += trainMatrix[i]p0Denom += sum(trainMatrix[i])p1Vect = np.log(p1Num / p1Denom)p0Vect = np.log(p0Num / p0Denom) #取对数，防止下溢出return p0Vect, p1Vect, pAbusive # 返回属于正常邮件类的条件概率数组，属于侮辱垃圾邮件类的条件概率数组，文档属于垃圾邮件类的概率"""函数说明:朴素贝叶斯分类器分类函数Parameters:vec2Classify - 待分类的词条数组p0Vec - 正常邮件类的条件概率数组p1Vec - 垃圾邮件类的条件概率数组pClass1 - 文档属于垃圾邮件的概率Returns:0 - 属于正常邮件类1 - 属于垃圾邮件类"""def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):#p1 = reduce(lambda x, y: x * y, vec2Classify * p1Vec) * pClass1 # 对应元素相乘#p0 = reduce(lambda x, y: x * y, vec2Classify * p0Vec) * (1.0 - pClass1)p1=sum(vec2Classify*p1Vec)+np.log(pClass1)p0=sum(vec2Classify*p0Vec)+np.log(1.0-pClass1)if p1 > p0:return 1else:return 0"""函数说明:接收一个大字符串并将其解析为字符串列表"""def textParse(bigString): # 将字符串转换为字符列表listOfTokens = re.split(r'\W*', bigString) # 将特殊符号作为切分标志进行字符串切分，即非字母、非数字return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2] # 除了单个字母，例如大写的I，其它单词变成小写"""函数说明:测试朴素贝叶斯分类器，使用朴素贝叶斯进行交叉验证"""def spamTest():docList = []classList = []fullText = []for i in range(1, 26): # 遍历25个txt文件wordList = textParse(open('email/spam/%d.txt' % i, 'r').read()) # 读取每个垃圾邮件，并字符串转换成字符串列表docList.append(wordList)fullText.append(wordList)classList.append(1) # 标记垃圾邮件，1表示垃圾文件wordList = textParse(open('email/ham/%d.txt' % i, 'r').read()) # 读取每个非垃圾邮件，并字符串转换成字符串列表docList.append(wordList)fullText.append(wordList)classList.append(0) # 标记正常邮件，0表示正常文件vocabList = createVocabList(docList) # 创建词汇表，不重复trainingSet = list(range(50))testSet = [] # 创建存储训练集的索引值的列表和测试集的索引值的列表for i in range(10): # 从50个邮件中，随机挑选出40个作为训练集,10个做测试集randIndex = int(random.uniform(0, len(trainingSet))) # 随机选取索索引值testSet.append(trainingSet[randIndex]) # 添加测试集的索引值del (trainingSet[randIndex]) # 在训练集列表中删除添加到测试集的索引值trainMat = []trainClasses = [] # 创建训练集矩阵和训练集类别标签系向量for docIndex in trainingSet: # 遍历训练集trainMat.append(setOfWords2Vec(vocabList, docList[docIndex])) # 将生成的词集模型添加到训练矩阵中trainClasses.append(classList[docIndex]) # 将类别添加到训练集类别标签系向量中p0V, p1V, pSpam = trainNB0(np.array(trainMat), np.array(trainClasses)) # 训练朴素贝叶斯模型errorCount = 0 # 错误分类计数for docIndex in testSet: # 遍历测试集wordVector = setOfWords2Vec(vocabList, docList[docIndex]) # 测试集的词集模型if classifyNB(np.array(wordVector), p0V, p1V, pSpam) != classList[docIndex]: # 如果分类错误errorCount += 1 # 错误计数加1print("分类错误的测试集：", docList[docIndex])print('错误率：%.2f%%' % (float(errorCount) / len(testSet) * 100))if __name__ == '__main__':spamTest()

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