【源码】基于Python的垃圾邮件分类系统

项目简介

本项目是基于Python语言开发的垃圾邮件分类系统，融合了朴素贝叶斯算法与支持向量机（SVM）算法。其核心目标是实现邮件的自动分类，准确区分垃圾邮件和正常邮件。用户可通过命令行参数灵活配置模型类型、训练集和测试集路径、测试次数以及测试集邮件数量。

项目的主要特性和功能

1. 支持通过命令行参数设置模型类型、训练集和测试集路径、测试次数及测试集邮件数量。
2. 能够读取邮件文件并进行预处理，包括去除标点符号、停用词，转换为小写以及词性还原等操作。
3. 实现了伯努利模型和多项式模型的朴素贝叶斯算法，用于垃圾邮件分类。
4. 采用支持向量机算法进行邮件分类。
5. 存储测试结果，如正确率、错误率等，并使用pyecharts库对结果进行可视化展示。
6. 支持自定义创建测试集，也可从训练集中随机选择作为测试集。
7. 具备文件恢复功能，可将测试过的文件重新放回训练集以便再次使用。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python3。
• 安装依赖库：pandas、pyecharts、snapshot_selenium、sklearn和nltk。

下载项目文件

下载项目所有文件至本地。

运行程序

通过命令行运行bayes.py文件，使用命令行参数设置模型类型、训练集和测试集路径等。示例命令如下： bash python bayes.py --model 5 --test_times 70

查看结果

程序将输出分类结果及测试数据，并生成相应的可视化图表，包含正确率、错误邮件数量以及各模型错误邮件的详细情况。

注意事项

• 项目使用了nltk库，需下载一些语言资源（如停用词、词性标注等），可按照项目提供的链接下载并放置到指定的nltk数据路径下。
• 为使用pyecharts生成图表，需要下载chromedriver，用于生成图表所需的快照。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】