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第二个项目:逻辑回归垃圾邮件分类

项目代码下载地址:https://download.csdn.net/download/m0_56366541/90398247

项目目标
  • 学习逻辑回归的基本概念。
  • 使用逻辑回归算法来实现垃圾邮件的分类。
  • 理解如何处理文本数据以及如何评估分类模型的性能。
项目步骤
  1. 准备数据集
    我们将使用一个经典的垃圾邮件数据集,这个数据集包含了邮件的文本内容和对应的标签(垃圾邮件或非垃圾邮件)。

  2. 数据预处理

    • 对文本数据进行处理,包括清理和向量化。
    • 将数据分为训练集和测试集。
  3. 构建逻辑回归模型

    • 使用逻辑回归算法训练模型,将每封邮件分为垃圾邮件或非垃圾邮件。
  4. 模型评估

    • 使用准确率、精确度、召回率和F1分数等指标评估模型的表现。
  5. 模型优化

    • 调整超参数,优化模型性能。
项目实现

我们将使用 Python 和 scikit-

http://www.fp688.cn/news/157904.html

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