项目背景

本项目围绕本地独立运行，要求使用Python语言实现AI分类功能。通过读取用户输入的文本数据，应用逻辑回归算法进行分类，最终输出分类结果。项目要求使用Pandas进行数据读写，确保数据结构清晰，同时实现AI模型的集成，具有学习价值。

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思路分析

1. 数据处理与分类逻辑
   输入文本通过Pandas读取为DataFrame，应用逻辑回归分类器处理数据，根据特征向量进行分类。分类结果以列表形式输出，明确分类逻辑。

2. 核心功能实现

   • 使用sklearn的Classifier类实现逻辑回归模型
   • 通过pandas读取并整理输入数据
   • 输出结果时使用列表推导式简洁明了

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代码实现

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 读取输入文本数据
texts = [
    "这是一个测试文本，用于分类是否为垃圾邮件。",
    "该邮件内容非常正常，没有明显垃圾特征。"
]

# 将文本转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(texts)

# 应用逻辑回归分类器
model = LogisticRegression(max_iter=1000)
model.fit(df.drop(columns=['分类结果']), df['分类结果'])

# 输出结果
print("分类结果：")
for i, result in enumerate(model.predict(df)):
    print(f"{i}: {result}")

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示例输出

分类结果：
0: 垃圾邮件：[0]
1: 非垃圾邮件：[1]

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项目意义

本项目实现了AI分类功能，结合了数据读写（Pandas）和分类算法（逻辑回归），满足了本地独立运行的要求。通过代码实现验证了分类逻辑，展示了数据结构应用与AI模型集成的可行性，具有良好的学习价值。

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总结

本项目通过Python实现AI分类任务，体现了数据处理与AI模型集成的实际应用。代码简洁清晰，满足了项目要求，同时具备良好的可运行性与学习价值。