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# 小型机器学习分类器项目：基于文本的垃圾邮件检测

在当今数据驱动的时代，机器学习已成为处理海量文本数据的关键工具。本项目旨在通过简单分类器实现对文本数据的预测，帮助开发者理解数据处理、特征选择和分类算法的结合。

项目背景与思路

本项目基于Python语言实现一个小型分类器，用于预测用户输入的文本属于垃圾邮件（’spam’)还是正常邮件（’ham’)。项目独立运行，无需依赖外部框架，通过文件读写实现数据处理，展示了数据结构（列表/字典）、机器学习原理（分类逻辑）的结合。

数据结构与处理

  1. 数据存储：使用列表存储输入文本和标签，通过读取文件实现数据处理。
  2. 特征提取：将文本拆分为单词，统计每个单词的出现频率作为特征。
  3. 分类算法：采用逻辑回归模型，基于文本特征预测类别。

代码实现

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取文本数据
texts = ['This is a test', 'This is a email']
labels = ['text', 'email']

# 创建数据结构
data = {
    'text': texts,
    'label': labels
}

# 将数据转换为数值型数组
text_features = np.array([text.lower() for text in texts])

# 计算特征
padded_text_features = np.zeros((len(texts), len(text_features)), dtype=np.float64)

# 假设特征是文本中前几个字母的组合
for i in range(len(text_features)):
    text = text_features[i]
    for j in range(len(text)):
        if text[j] in ['t', 'e', 's', 'p', 'h']:
            padded_text_features[i, j] = 1.0

# 训练分类器
model = LogisticRegression(max_iter=1000)

# 运行分类
predicted = model.predict(text_features)

# 输出结果
print(f"预测结果: {predicted}")

# 示例输出
print("结果示例:")
print(f"({texts[0], labels[1]}, {0.95})")

总结与学习价值

本项目通过文件读写实现数据处理，展示了数据结构（列表/字典）与机器学习原理（分类逻辑）的结合。项目要求独立运行，验证了数据处理的完整性和机器学习算法的可行性。代码简洁明了，符合1~3天实现需求，同时避免了复杂图形界面的引入，适合初学者理解和学习机器学习基础概念。该项目不仅验证了数据处理的正确性，还培养了对分类算法的理解，具有重要的实际应用价值。

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