机器学习项目-垃圾邮件分类-KNN-SVM-DT-RF-GBDT-Bayes
文章目录
- 1.读取文件
- 2.数据预处理
- 3.模型训练预测
- 3.1 KNN
- 3.2 SVM
- 3.3 Decision Tree
- 3.4 Random forest
- 3.5 GBDT
- 3.6 Bayes
- 4.算法模型对比
- 5.总结
1.读取文件
#-*-coding:utf-8 -*-
import os
#读取文件索引，把spam ../data/000/000 改为 000/000 1
def read_index_file(file_path):
type_dict = {"spam": "1", "ham": "0"}
index_file = open(file_path) #../date/full/index
index_dict = {}
try:
for line in index_file:
arr = line.split(" ")#spam ../data/000/000
if len(arr) == 2:
key, value = arr
# 添加到字段中
value = value.replace("../data", "").replace("\n", "")
index_dict[value] = type_dict[key.lower()] #000/000 1, 000/001 0
finally:
index_file.close()
return index_dict
# 邮件的文件内容数据读取，return content_dict，From:xxxxxxTo:xxxxxxxDate:xxxxxxxContent:xxxxxxx
def read_file(file_path):
file = open(file_path, "r", encoding="gb2312", errors='ignore')
content_dict = {}
try:
is_content = False#初始化为False后，在循环之外
for line in file:
line = line.strip()
if line.startswith("From:"):
content_dict['from'] = line[5:] # From: "pan" C:\Anaconda3\python.exe D:/hjz-py/Project/垃圾邮件过滤课件及数据/Spam-sorting/dataProcess.py
开始处理文件夹./data/trec06c/data-0-215/000
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开始合并文件：./data/process01_141
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开始合并文件：./data/process01_143
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开始合并文件：./data/process01_198
开始合并文件：./data/process01_199
开始合并文件：./data/process01_200
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开始合并文件：./data/process01_214
开始合并文件：./data/process01_215
<_io.TextIOWrapper name='./data/result_process01' mode='w' encoding='utf-8'>
Process finished with exit code 0
2.数据预处理
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import re
import time
import jieba
# mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'simHei']#ָ改为指定字体“黑体”
# mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #使得坐标轴保存负号变更为方块，用来正常显示负号
# plt.title(u'我是中文')
# get_ipython().magic(u'matplotlib tk')
df = pd.read_csv('./data/result_process01', sep = ',', header = None, names= ['from','to', 'date', 'content','label'])
print(df.head(10))
def extract_email_server_address(strl):#发送接收地址提取
it = re.findall(r"@([A-Za-z0-9]*\.[A-Za-z0-9\.]+)", str(strl))#正则匹配
result = ''
if len(it)>0:
result = it[0]
else:
result = 'unknown'
return result
df['from_address'] = pd.Series(map(lambda str : extract_email_server_address(str), df['from']))#map映射并添加
df['to_address'] = pd.Series(map(lambda str: extract_email_server_address(str), df['to']))
# print(df.head(10))
# print("========to address=======================")
print("="*10 + 'to address' + "="*20)#也可以这样写
print(df.to_address.value_counts().head(5))#
print("总邮件接受服务器类别数量为：" + str(df.to_address.unique().shape))
print("="*10 + 'from address' + "= "*20)
print(df.from_address.value_counts().head(5))
print("邮件发送服务器类别数量为：" + str(df.from_address.unique().shape))
from_address_df = df.from_address.value_counts().to_frame()#转为结构化的输出,输出带索引
# print(from_address_df)
len_less_10_from_address_count = from_address_df[from_address_df.from_address<=10].shape
print("发送邮件数量小于10封的服务器数量为：" + str(len_less_10_from_address_count))
总邮件接受服务器类别数量为：(12,)
==========from address= = = = = = = = = = = = = = = = = = = =
163.com 7500
mail.tsinghua.edu.cn 6498
126.com 5822
tom.com 4075
mails.tsinghua.edu.cn 3205
Name: from_address, dtype: int64
邮件发送服务器类别数量为：(3567,)
np.unique(list(map(lambda t: len(str(t).strip()), df['date'])))#根据长度去特征
print(np.unique(list(map(lambda t: len(str(t).strip()), df['date']))))
np.unique(list(filter(lambda t: len(str(t).strip())==30, df['date'])))
print(np.unique(list(filter(lambda t: len(str(t).strip())==31, df['date']))))
def extract_email_date(str1):
if not isinstance(str1, str):
str1 = str(str1)
str_len = len(str1)
week = ""
hour = ""
time_quantum = ""
if str_len < 10:
week = "unknown"
hour = "unknown"
time_quantum = "unknown"
pass
elif str_len == 16:
rex = r"(\d{2}):\d{2}"#只取冒号前面的
it = re.findall(rex, str1)
if len(it) == 1:
hour = it[0]
else:
hour = "unknown"
week = "Fri"
time_quantum = "0"
pass
elif str_len == 19: #['Sep 23 2005 1:04 AM']
week = "Sep"
hour = "01"
time_quantum = "3"
pass
elif str_len == 21: #['August 24 2005 5:00pm'
week ="Wed"
hour = "17"
time_quantum = "1"
pass
else: #'Fri 2 Sep 2005 08:17:50' Wed 31 Aug 2005 15:06:36
rex = r"([A-Za-z]+\d?[A-Za-z]*) .*?(\d{2}):\d{2}:\d{2}.*"# 加问号保险些# 'Fri 23 Sep 2005 09:39:39 +0800 X-Priority: 3 X-Mailer: FoxMail'
it = re.findall(rex, str1)
if len(it) == 1 and len(it[0]) ==2:
week = it[0][0][-3:]
hour = it[0][1]
int_hour = int(hour)
if int_hour <8:
time_quantum = "3"
elif int_hour <13:
time_quantum = "0"
elif int_hour <19:
time_quantum = "1"
else:
time_quantum = "2"
pass
else:
week = "unknown"
hour = "unknown"
time_quantum = 'unknown'
week = week.lower()
hour = hour.lower()
time_quantum = time_quantum.lower()
return(week, hour, time_quantum)
#数据转换
date_time_extract_result = list(map(lambda st: extract_email_date(st), df['date']))
df['date_week'] = pd.Series(map(lambda t: t[0], date_time_extract_result))
df['date_hour'] = pd.Series(map(lambda t: t[1], date_time_extract_result))
df['date_time_quantum'] = pd.Series(map(lambda t: t[2], date_time_extract_result))
print(df.head(4))
print("======星期属性字段的描述==========")
print(df.date_week.value_counts().head(3))
print(df[['date_week', 'label']].groupby(['date_week', 'label'])['label'].count())
print("======小时属性字段的描述==========")
print(df.date_hour.value_counts().head(3))
print(df[['date_hour', 'label']].groupby(['date_hour', 'label'])['label'].count())
print("======时间段属性字段的描述==========")
print(df.date_hour.value_counts().head(3))
print(df[['date_time_quantum', 'label']].groupby(['date_time_quantum', 'label'])['label'].count())
df['has_date'] = df.apply(lambda c: 0 if c['date_week'] == 'unknown' else 1, axis=1)
print(df.head(4))
#===========================开始分词==============================================
print('='*30 + '现在开始分词，请耐心等待5分钟。。。' + '='*20)
df['content'] = df['content'].astype('str')
df['jieba_cut_content'] = list(map(lambda st: " ".join(jieba.cut(st)), df['content']))
df.head(4)
from to \
0 yan<(8月27-28上海)培训课程> lu@ccert.edu.cn
1 pan <pan@jdl.ac.cn> shi@ccert.edu.cn
2 =?GB2312?B?1cW6o8TP?= <jian@163.con> xing@ccert.edu.cn
3 =?GB2312?B?tPq/qreixrE=?= <pan@12.com> ling@ccert.edu.cn
date \
0 Tue 30 Aug 2005 10:08:15 +0800
1 Sun 14 Aug 2005 10:16:47 +0800
2 Sun 14 Aug 2005 10:17:57 +0800
3 Sun 14 Aug 2005 10:19:02 +0800
content label from_address \
0 非财务纠淼牟莆窆芾-（沙盘模拟）------如何运用财务岳硖岣吖芾砑ㄐ[课 程 背 景]每一... 1.0 unknown
1 讲的是孔子后人的故事。一个老领导回到家乡，跟儿子感情不和，跟贪财的孙子孔为本和睦。老领导的弟... 0.0 jdl.ac.cn
2 尊敬的贵公司(财务/经理)负责人您好！我是深圳金海实业有限公司（广州。东莞）等省市有分公司。... 1.0 163.con
3 贵公司负责人(经理/财务）您好：深圳市华龙公司受多家公司委托向外低点代开部分增值税电脑发票（... 1.0 12.com
to_address date_week date_hour date_time_quantum
0 ccert.edu.cn tue 10 0
1 ccert.edu.cn sun 10 0
2 ccert.edu.cn sun 10 0
3 ccert.edu.cn sun 10 0
print("======星期属性字段的描述==========")
print(df.date_week.value_counts().head(3))
print(df[['date_week', 'label']].groupby(['date_week', 'label'])['label'].count())
print("======小时属性字段的描述==========")
print(df.date_hour.value_counts().head(3))
print(df[['date_hour', 'label']].groupby(['date_hour', 'label'])['label'].count())
print("======时间段属性字段的描述==========")
print(df.date_hour.value_counts().head(3))
print(df[['date_time_quantum', 'label']].groupby(['date_time_quantum', 'label'])['label'].count())
df['has_date'] = df.apply(lambda c: 0 if c['date_week'] == 'unknown' else 1, axis=1)
print(df.head(4))
======星期属性字段的描述==========
fri 10859
sat 10316
thu 9780
Name: date_week, dtype: int64
date_week label
fri 0.0 3884
1.0 6975
mon 0.0 2568
1.0 5491
sat 0.0 3681
1.0 6635
sep 0.0 1
sun 0.0 2785
1.0 5724
thu 0.0 3330
1.0 6450
tue 0.0 2733
1.0 5399
unknown 1.0 553
wed 0.0 2784
1.0 5626
Name: label, dtype: int64
======小时属性字段的描述==========
19 2835
16 2772
15 2750
Name: date_hour, dtype: int64
date_hour label
00 0.0 904
1.0 1716
01 0.0 925
1.0 1791
02 0.0 868
1.0 1736
03 0.0 839
1.0 1682
04 0.0 824
1.0 1771
05 0.0 822
1.0 1791
06 0.0 758
1.0 1748
07 0.0 863
1.0 1775
08 0.0 801
1.0 1732
09 0.0 896
1.0 1795
10 0.0 874
1.0 1847
11 0.0 889
1.0 1779
12 0.0 936
1.0 1740
13 0.0 909
1.0 1712
14 0.0 945
1.0 1757
15 0.0 979
1.0 1771
16 0.0 988
1.0 1784
17 0.0 940
1.0 1802
18 0.0 995
1.0 1744
19 0.0 986
1.0 1849
20 0.0 1002
1.0 1744
21 0.0 909
1.0 1723
22 0.0 979
1.0 1747
23 0.0 935
1.0 1763
24 1.0 1
unknown 1.0 553
Name: label, dtype: int64
======时间段属性字段的描述==========
19 2835
16 2772
15 2750
Name: date_hour, dtype: int64
date_time_quantum label
0 0.0 4396
1.0 8893
1 0.0 5756
1.0 10570
2 0.0 4811
1.0 8827
3 0.0 6803
1.0 14010
unknown 1.0 553
Name: label, dtype: int64
from to \
0 yan<(8月27-28上海)培训课程> lu@ccert.edu.cn
1 pan <pan@jdl.ac.cn> shi@ccert.edu.cn
2 =?GB2312?B?1cW6o8TP?= <jian@163.con> xing@ccert.edu.cn
3 =?GB2312?B?tPq/qreixrE=?= <pan@12.com> ling@ccert.edu.cn
date \
0 Tue 30 Aug 2005 10:08:15 +0800
1 Sun 14 Aug 2005 10:16:47 +0800
2 Sun 14 Aug 2005 10:17:57 +0800
3 Sun 14 Aug 2005 10:19:02 +0800
content label from_address \
0 非财务纠淼牟莆窆芾-（沙盘模拟）------如何运用财务岳硖岣吖芾砑ㄐ[课 程 背 景]每一... 1.0 unknown
1 讲的是孔子后人的故事。一个老领导回到家乡，跟儿子感情不和，跟贪财的孙子孔为本和睦。老领导的弟... 0.0 jdl.ac.cn
2 尊敬的贵公司(财务/经理)负责人您好！我是深圳金海实业有限公司（广州。东莞）等省市有分公司。... 1.0 163.con
3 贵公司负责人(经理/财务）您好：深圳市华龙公司受多家公司委托向外低点代开部分增值税电脑发票（... 1.0 12.com
to_address date_week date_hour date_time_quantum has_date
0 ccert.edu.cn tue 10 0 1
1 ccert.edu.cn sun 10 0 1
2 ccert.edu.cn sun 10 0 1
3 ccert.edu.cn sun 10 0 1
#===========================开始分词==============================================
print('='*30 + '现在开始分词，请耐心等待5分钟。。。' + '='*20)
df['content'] = df['content'].astype('str')
df['jieba_cut_content'] = list(map(lambda st: " ".join(jieba.cut(st)), df['content']))
df.head(4)
#特征工程之四 长度提取
def precess_content_length(lg):
if lg <= 10:
return 0
elif lg <= 100:
return 1
elif lg <= 500:
return 2
elif lg <= 1000:
return 3
elif lg <= 1500:
return 4
elif lg <= 2000:
return 5
elif lg <= 2500:
return 6
elif lg <= 3000:
return 7
elif lg <= 4000:
return 8
elif lg <= 5000:
return 9
elif lg <= 10000:
return 10
elif lg <= 20000:
return 11
elif lg <= 30000:
return 12
elif lg <= 50000:
return 13
else:
return 14
df['content_length'] = pd.Series(map(lambda st:len(st), df['content']))
df['content_length_type'] = pd.Series(map(lambda st: precess_content_length(st), df['content_length']))
# print(df.head(10)) #如果不count就按照自然顺序排
df2 = df.groupby(['content_length_type', 'label'])['label'].agg(['count']).reset_index()#agg 计算并且添加count用于后续计算
df3 = df2[df2.label == 1][['content_length_type', 'count']].rename(columns = {'count' : 'c1'})
df4 = df2[df2.label == 0][['content_length_type', 'count']].rename(columns = {'count' : 'c2'})
df5 = pd.merge(df3, df4)#注意pandas中merge与concat的区别
df5['c1_rage'] = df5.apply(lambda r: r['c1'] / (r['c1'] + r['c2']), axis = 1)
df5['c2_rage'] = df5.apply(lambda r: r['c2'] / (r['c1'] + r['c2']), axis = 1)
print(df5)
#画图出来观测为信号添加做准备
plt.plot(df5['content_length_type'], df5['c1_rage'], label = u'垃圾邮件比例')
plt.plot(df5['content_length_type'], df5['c2_rage'], label = u'正常邮件比例')
plt.grid(True)
plt.legend(loc = 0)#加入图例
plt.show()
#添加信号量,数值分析模拟回归方程
def process_content_sema(x):
if x > 10000:
return 0.5 / np.exp(np.log10(x) - np.log10(500)) + np.log(abs(x - 500) + 1) - np.log(abs(x - 10000)) + 1
else:
return 0.5 / np.exp(np.log10(x) - np.log10(500)) + np.log(abs(x - 500) + 1)
a = np.arange(1, 20000)
plt.plot(a, list(map(lambda t: process_content_sema(t) ,a)), label = u'信息量')
# plt.plot(df['content_length'], list(map(lambda t: process_content_sema(t) ,df['content_length'])), label = u'信息量')
plt.grid(True)
plt.legend(loc = 0)
plt.show()
df['content_length_sema'] = list(map(lambda st: process_content_sema(st), df['content_length']))
# print(df.head(10))
print(df.dtypes) #可以查看每一列的数据类型，也可以查看每一列的名称
from object
to object
date object
content object
label float64
from_address object
to_address object
date_week object
date_hour object
date_time_quantum object
has_date int64
jieba_cut_content object
content_length int64
content_length_type int64
content_length_sema float64
dtype: object
df.drop(['from', 'to', 'date', 'from_address', 'to_address', \
'date_week','date_hour', 'date_time_quantum', 'content', \
'content_length', 'content_length_type'], 1, inplace=True)
print(df.info())
print(df.head(10))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 64620 entries, 0 to 64619
Data columns (total 4 columns):
label 64619 non-null float64
has_date 64620 non-null int64
jieba_cut_content 64620 non-null object
content_length_sema 64620 non-null float64
dtypes: float64(2), int64(1), object(1)
memory usage: 2.0+ MB
None
label has_date jieba_cut_content \
0 1.0 1 非 财务 纠淼 牟 莆 窆 芾 - （ 沙盘 模拟 ） ------...
1 0.0 1 讲 的 是 孔子 后人 的 故事 。 一个 老 领导 回到 家乡 ...
2 1.0 1 尊敬 的 贵 公司 ( 财务 / 经理 ) 负责人 您好 ！ 我 ...
3 1.0 1 贵 公司 负责人 ( 经理 / 财务 ） 您好 ： 深圳市 华龙 公...
4 1.0 1 这是 一封 HTML 格式 信件 ！ ---------------------...
5 1.0 1 TO ： 贵 公司 经理 、 财务 您好 ！ 深圳市 春洋 贸易 有...
6 0.0 1 那 他 为什么 不 愿意 起诉 ， 既然 这样 了 ！ 起诉 后 ...
7 1.0 1 尊敬 的 负责人 （ 经理 ／ 财务 ） ： 您好 ！ 我 是 深...
8 1.0 1 您好 以下 是 特别 为 阁下 发 的 香港 信息 ( 图片 ...
9 0.0 1 我 觉得 ， 负债 不要紧 ， 最 重要 的 是 能 负得起 这个 ...
content_length_sema
0 7.456151
1 6.486084
2 6.175171
3 6.565682
4 2.063409
5 6.143747
6 3.807568
7 5.593684
8 6.611074
9 6.041340
df.to_csv('./data/result_process02', encoding='utf-8', index = False)
df.to_csv('./data/result_process02.csv', encoding='utf-8', index = False)
3.模型训练预测
3.1 KNN
#-*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import jieba
import time
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import f1_score, precision_score, recall_score
from sklearn.ensemble.tests.test_forest import check_min_samples_leaf
df = pd.read_csv('./data/result_process02', sep =',')
# print(df.head(5))
df.dropna(axis = 0, how ='any', inplace = True)
# print(df.head(5))
# print(df.info())
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df[['has_date','jieba_cut_content',\
'content_length_sema']],df['label'],\
test_size = 0.2, random_state = 0)
print("训练集大小%d" % x_train.shape[0])
print("测试集大小%d" % x_test.shape[0])
# print(x_train.head(1000))
# print(x_test.head(10))
# #================================================================================================
print('开始训练集的特征工程:')
start_time_train = time.time()
transformer = TfidfVectorizer(norm = 'l2', use_idf = True)
svd = TruncatedSVD(n_components=20)
jieba_cut_content = list(x_train['jieba_cut_content'].astype('str'))
transformer_model = transformer.fit(jieba_cut_content)#Tf-idf
df1 = transformer_model.transform(jieba_cut_content)
svd_model = svd.fit(df1)
df2 = svd_model.transform(df1)
data = pd.DataFrame(df2)
end_time_train = time.time()
print('Running train_svd time: %.2s second(s)'%(end_time_train-start_time_train))
# print(data.head(10))
# print(data.info())
#
data['has_date'] = list(x_train['has_date'])
data['content_length_sema'] = list(x_train['content_length_sema'])
# print(data.head(10))
# print(data.info())
#
print('开始KNN模型训练:')
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
model = knn.fit(data, y_train)
#测试集处理
jieba_cut_content_test = list(x_test['jieba_cut_content'].astype('str'))
data_test = pd.DataFrame(svd_model.transform(transformer_model.transform(jieba_cut_content_test)))
data_test['has_date'] = list(x_test['has_date'])
data_test['content_length_sema'] = list(x_test['content_length_sema'])
# print(data_test.head(10))
# print(data_test.info())
start_time_KNN = time.time()
y_predict = model.predict(data_test)
#
precision = precision_score(y_test, y_predict)
recall = recall_score(y_test, y_predict)
f1mean = f1_score(y_test, y_predict)
print('精确率为：%0.5f' % precision)
print('召回率为：%0.5f' % recall)
print('F1均值为：%0.5f' % f1mean)
end_time_KNN = time.time()
print('Running KNN_model time: %.2s second(s)'%(end_time_KNN-start_time_KNN))
C:\Anaconda3\python.exe D:/hjz-py/Project/垃圾邮件过滤课件及数据/Spam-sorting/k_nearest_neighbor.py
训练集大小51427
测试集大小12857
开始训练集的特征工程:
Running train_svd time: 22 second(s)
开始KNN模型训练:
精确率为：0.98029
召回率为：0.98654
F1均值为：0.98340
Running KNN_model time: 1. second(s)
Process finished with exit code 0
3.2 SVM
import pandas as pd
import numpy as np
import jieba
import time
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import f1_score, precision_score, recall_score
from sklearn.ensemble.tests.test_forest import check_min_samples_leaf
df = pd.read_csv('./data/result_process02', sep =',')
# print(df.head(5))
df.dropna(axis = 0, how ='any', inplace = True)
# print(df.head(5))
# print(df.info())
print("训练集大小:",df.shape)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df[['has_date','jieba_cut_content',\
'content_length_sema']],df['label'],\
test_size = 0.2, random_state = 0)
print("训练集大小%d" % x_train.shape[0])
print("测试集大小%d" % x_test.shape[0])
# print(x_train.head(1000))
# print(x_test.head(10))
#================================================================================================
print('开始训练集的特征工程-TF-IDF+SVD:')
transformer = TfidfVectorizer(norm = 'l2', use_idf = True)
svd = TruncatedSVD(n_components=20)
jieba_cut_content = list(x_train['jieba_cut_content'].astype('str'))
transformer_model = transformer.fit(jieba_cut_content)
df1 = transformer_model.transform(jieba_cut_content)
svd_model = svd.fit(df1)
df2 = svd_model.transform(df1)
data = pd.DataFrame(df2)
# print(data.head(10))
# print(data.info())
data['has_date'] = list(x_train['has_date'])
data['content_length_sema'] = list(x_train['content_length_sema'])
# print(data.head(10))
# print(data.info())
print('开始SVM模型训练:')
start_time = time.time()
svm = SVC(C = 1, kernel='rbf', degree = 3, gamma = 0.001)
model = svm.fit(data, y_train)
jieba_cut_content_test = list(x_test['jieba_cut_content'].astype('str'))
data_test = pd.DataFrame(svd_model.transform(transformer_model.transform(jieba_cut_content_test)))
data_test['has_date'] = list(x_test['has_date'])
data_test['content_length_sema'] = list(x_test['content_length_sema'])
# print(data_test.head(10))
# print(data_test.info())
y_predict = model.predict(data_test)
precision = precision_score(y_test, y_predict)
recall = recall_score(y_test, y_predict)
f1mean = f1_score(y_test, y_predict)
print('精确率为：%0.5f' % precision)
print('召回率为：%0.5f' % recall)
print('F1均值为：%0.5f' % f1mean)
end_time= time.time()
print('Running SVM model time: %.2s second(s)'%(end_time-start_time))
C:\Anaconda3\python.exe D:/hjz-py/Project/垃圾邮件过滤课件及数据/Spam-sorting/support_vector_machine.py
训练集大小: (64284, 4)
训练集大小51427
测试集大小12857
开始训练集的特征工程:
开始SVM模型训练:
精确率为：0.87746
召回率为：0.98583
F1均值为：0.92849
Running svm model time: 99 second(s)
Process finished with exit code 0
3.3 Decision Tree
import pandas as pd
import numpy as np
import jieba
import time
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import f1_score, precision_score, recall_score
df = pd.read_csv('./data/result_process02', sep =',')
# print(df.head(5))
df.dropna(axis = 0, how ='any', inplace = True)
# print(df.head(5))
# print(df.info())
print("训练集大小:",df.shape)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df[['has_date','jieba_cut_content',\
'content_length_sema']],df['label'],\
test_size = 0.2, random_state = 0)
print("训练集大小%d" % x_train.shape[0])
print("测试集大小%d" % x_test.shape[0])
# print(x_train.head(1000))
# print(x_test.head(10))
#================================================================================================
print('开始训练集的特征工程-TF-IDF+SVD:')
transformer = TfidfVectorizer(norm = 'l2', use_idf = True)
svd = TruncatedSVD(n_components=20)
jieba_cut_content = list(x_train['jieba_cut_content'].astype('str'))
transformer_model = transformer.fit(jieba_cut_content)
df1 = transformer_model.transform(jieba_cut_content)
svd_model = svd.fit(df1)
df2 = svd_model.transform(df1)
data = pd.DataFrame(df2)
# print(data.head(10))
# print(data.info())
data['has_date'] = list(x_train['has_date'])
data['content_length_sema'] = list(x_train['content_length_sema'])
# print(data.head(10))
# print(data.info())
print('开始决策树模型训练:')
start_time = time.time()
tree = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth = 5, random_state = 0)#'entropy'
model = tree.fit(data, y_train)
jieba_cut_content_test = list(x_test['jieba_cut_content'].astype('str'))
data_test = pd.DataFrame(svd_model.transform(transformer_model.transform(jieba_cut_content_test)))
data_test['has_date'] = list(x_test['has_date'])
data_test['content_length_sema'] = list(x_test['content_length_sema'])
# print(data_test.head(10))
# print(data_test.info())
y_predict = model.predict(data_test)
precision = precision_score(y_test, y_predict)
recall = recall_score(y_test, y_predict)
f1mean = f1_score(y_test, y_predict)
print('精确率为：%0.5f' % precision)
print('召回率为：%0.5f' % recall)
print('F1均值为：%0.5f' % f1mean)
end_time= time.time()
print('Running DT model time: %.2s second(s)'%(end_time-start_time))
C:\Anaconda3\python.exe D:/hjz-py/Project/垃圾邮件过滤课件及数据/Spam-sorting/decision_tree.py
训练集大小: (64284, 4)
训练集大小51427
测试集大小12857
开始训练集的特征工程-TF-IDF+SVD:
开始决策树模型训练:
精确率为：0.96956
召回率为：0.98146
F1均值为：0.97547
Running DT model time: 2. second(s)
Process finished with exit code 0
3.4 Random forest
import time
import pandas as pd
import numpy as np
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import f1_score, precision_score, recall_score
from sklearn.ensemble.tests.test_forest import check_min_samples_leaf
df = pd.read_csv('./data/result_process02', sep =',')
# print(df.head(5))
df.dropna(axis = 0, how ='any', inplace = True)
# print(df.head(5))
# print(df.info())
print("训练集大小:",df.shape)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df[['has_date','jieba_cut_content',\
'content_length_sema']],df['label'],\
test_size = 0.2, random_state = 0)
print("训练集大小%d" % x_train.shape[0])
print("测试集大小%d" % x_test.shape[0])
# print(x_train.head(1000))
# print(x_test.head(10))
#================================================================================================
print('开始训练集的特征工程-TF-IDF+SVD:')
transformer = TfidfVectorizer(norm = 'l2', use_idf = True)
svd = TruncatedSVD(n_components=20)
jieba_cut_content = list(x_train['jieba_cut_content'].astype('str'))
transformer_model = transformer.fit(jieba_cut_content)
df1 = transformer_model.transform(jieba_cut_content)
svd_model = svd.fit(df1)
df2 = svd_model.transform(df1)
data = pd.DataFrame(df2)
# print(data.head(10))
# print(data.info())
data['has_date'] = list(x_train['has_date'])
data['content_length_sema'] = list(x_train['content_length_sema'])
# print(data.head(10))
# print(data.info())
print('开始RF模型训练:')
start_time = time.time()
forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100, criterion='gini', max_depth=3, random_state=0)
model = forest.fit(data, y_train)
jieba_cut_content_test = list(x_test['jieba_cut_content'].astype('str'))
data_test = pd.DataFrame(svd_model.transform(transformer_model.transform(jieba_cut_content_test)))
data_test['has_date'] = list(x_test['has_date'])
data_test['content_length_sema'] = list(x_test['content_length_sema'])
print(data_test.head(10))
print(data_test.info())
y_predict = model.predict(data_test)
precision = precision_score(y_test, y_predict)
recall = recall_score(y_test, y_predict)
f1mean = f1_score(y_test, y_predict)
print('精确率为：%0.5f' % precision)
print('召回率为：%0.5f' % recall)
print('F1均值为：%0.5f' % f1mean)
end_time= time.time()
print('Running RF model time: %.2s second(s)'%(end_time-start_time))
C:\Anaconda3\python.exe D:/hjz-py/Project/垃圾邮件过滤课件及数据/Spam-sorting/random_forest.py
训练集大小: (64284, 4)
训练集大小51427
测试集大小12857
开始训练集的特征工程-TF-IDF+SVD:
开始RF模型训练:
精确率为：0.94293
召回率为：0.98914
F1均值为：0.96548
Running RF model time: 5. second(s)
Process finished with exit code 0
3.5 GBDT
#-*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import jieba
import time
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import f1_score, precision_score, recall_score
from sklearn.ensemble.tests.test_forest import check_min_samples_leaf
df = pd.read_csv('./data/result_process02', sep =',')
# print(df.head(5))
df.dropna(axis = 0, how ='any', inplace = True)
# print(df.head(5))
# print(df.info())
print("训练集大小:",df.shape)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df[['has_date','jieba_cut_content',\
'content_length_sema']],df['label'],\
test_size = 0.2, random_state = 0)
print("训练集大小%d" % x_train.shape[0])
print("测试集大小%d" % x_test.shape[0])
# print(x_train.head(1000))
# print(x_test.head(10))
#================================================================================================
print('开始GBDT模型训练:')
start_time = time.time()
transformer = TfidfVectorizer(norm = 'l2', use_idf = True)
svd = TruncatedSVD(n_components=20)
jieba_cut_content = list(x_train['jieba_cut_content'].astype('str'))
transformer_model = transformer.fit(jieba_cut_content)
df1 = transformer_model.transform(jieba_cut_content)
svd_model = svd.fit(df1)
df2 = svd_model.transform(df1)
data = pd.DataFrame(df2)
# print(data.head(10))
# print(data.info())
data['has_date'] = list(x_train['has_date'])
data['content_length_sema'] = list(x_train['content_length_sema'])
# print(data.head(10))
# print(data.info())
gbdt = GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.01, n_estimators =100, max_depth=3,\
min_samples_split = 50, loss = 'deviance', random_state = 0)
#对数似然损失函数 指数损失函数exponential
model = gbdt.fit(data, y_train)
jieba_cut_content_test = list(x_test['jieba_cut_content'].astype('str'))
data_test = pd.DataFrame(svd_model.transform(transformer_model.transform(jieba_cut_content_test)))
data_test['has_date'] = list(x_test['has_date'])
data_test['content_length_sema'] = list(x_test['content_length_sema'])
# print(data_test.head(10))
# print(data_test.info())
y_predict = model.predict(data_test)
precision = precision_score(y_test, y_predict)
recall = recall_score(y_test, y_predict)
f1mean = f1_score(y_test, y_predict)
print('精确率为：%0.5f' % precision)
print('召回率为：%0.5f' % recall)
print('F1均值为：%0.5f' % f1mean)
end_time= time.time()
print('Running GBDT model time: %.2s second(s)'%(end_time-start_time))
C:\Anaconda3\python.exe D:/hjz-py/Project/垃圾邮件过滤课件及数据/Spam-sorting/gradient_boost_decision_tree.py
训练集大小: (64284, 4)
训练集大小51427
测试集大小12857
开始GBDT模型训练:
精确率为：0.95038
召回率为：0.98831
F1均值为：0.96897
Running GBDT model time: 32 second(s)
Process finished with exit code 0
3.6 Bayes
import pandas as pd
import numpy as np
# import matplotlib as mpl
# import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
import time
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import f1_score, precision_score, recall_score
# mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'simHei']
# mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
df = pd.read_csv('./data/result_process02', sep =',')
# print(df.head(5))
df.dropna(axis = 0, how ='any', inplace = True) #按行删除Nan
# print(df.head(5))
# print(df.info())
print("训练集大小:",df.shape)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df[['has_date','jieba_cut_content',\
'content_length_sema']],df['label'],\
test_size = 0.2, random_state = 0)
print("训练数据集大小：%d" % x_train.shape[0])
print("测试集数据大小：%d" % x_test.shape[0])
# print(x_train.head(10))
# print(x_test.head(10)) #注意前面索引
#================================================================================================
print('开始训练集的特征工程-TF-IDF+SVD:')
start1 = time.time()
transformer = TfidfVectorizer(norm = 'l2', use_idf = True)#逆向文件频率
svd = TruncatedSVD(n_components=20)
jieba_cut_content = list(x_train['jieba_cut_content'].astype('str'))
transformer_model = transformer.fit(jieba_cut_content)
df1 = transformer_model.transform(jieba_cut_content)
svd_model = svd.fit(df1)
df2 = svd_model.transform(df1)
data = pd.DataFrame(df2)
# print(data.head(10))
# print(data.info())
data['has_date'] = list(x_train['has_date'])
data['content_length_sema'] = list(x_train['content_length_sema'])
# print(data.head(10))
# print(data.info())
end1 = time.time()
print('结束特征工程耗时: %.2s second(s)'%(end1-start1))
jieba_cut_content_test = list(x_test['jieba_cut_content'].astype('str'))
data_test = pd.DataFrame(svd_model.transform(transformer_model.transform(jieba_cut_content_test)))
data_test['has_date'] = list(x_test['has_date'])
data_test['content_length_sema'] = list(x_test['content_length_sema'])
# print(data_test.head(10))
# print(data_test.info())
print('开始Bayes模型训练:')
start_time = time.time()
nb = BernoulliNB(alpha = 1.0, binarize = 0.0005)#二值转换阈值
model = nb.fit(data, y_train)
#开始预测
y_predict = model.predict(data_test)
precision = precision_score(y_test, y_predict)
recall = recall_score(y_test, y_predict)
f1mean = f1_score(y_test, y_predict)
print('精确率为：%0.5f' % precision)
print('召回率：%0.5f' % recall)
print('F1均值为：%0.5f' % f1mean)
end_time= time.time()
print('Running Bayes model time: %.2s second(s)'%(end_time-start_time))
C:\Anaconda3\python.exe D:/hjz-py/Project/垃圾邮件过滤课件及数据/Spam-sorting/bayes.py
训练集大小: (64284, 4)
训练数据集大小：51427
测试集数据大小：12857
开始训练集的特征工程-TF-IDF+SVD:
结束特征工程耗时: 22 second(s)
开始Bayes模型训练:
精确率为：0.94664
召回率：0.98878
F1均值为：0.96725
Running Bayes model time: 0.06 second(s)
Process finished with exit code 0
4.算法模型对比
不同机器跑出来差异不大，就上以前的表格了，可以再做个LR
5.总结
- 垃圾邮件过滤一般常用的算法有Bayes、KNN、LR等。一般最常用的算法选择Bayes算法。
- 垃圾邮件过滤系统中一般采用算法过滤+其它过滤统计结合的方式来进行垃圾邮件过滤。
- 在垃圾邮件过滤中主要是需要进行分词操作，中文邮件一般可以选择使用jieba(python)、ANSJ( java)等工具进行分词处理。
- 在垃圾邮件过滤中一般注意召回率，也就是说一般情况下，需要尽可能的提高垃圾邮件过滤的成功率。