包含200封电子邮件的CSV数据集.
训练一个分类模型来将电子邮件分类为"垃圾邮件"或"非垃圾邮件",使用给定的数据集.
创建垃圾邮件分类器,我们需要遵循几个步骤.首先,我们需要准备数据.我们将从使用Pandas库的ConsoleVector或TfidVector分类器开始读取提供的csv文件,将其分成两个部分:功能 (电子邮件文本) 和目标变量 (垃圾邮件或非垃圾邮件标签).目标变量需要转换为数字值,其中1可以表示"垃圾邮件"和0可以表示"非垃圾邮件".接下来,功能需要预处理.电子邮件文本是无结构数据,我们需要将其转换为数字矢量.我们可以使用一个叫做Words的技术来完成这一点.我们可以使用StepVeter或TfidVector分类器从StepVeter库中读取.我们需要将这些目标变量转换为数据列表或列表.如果我们准备了该模型,我们可以使用我们的电子邮件模型或其他测试模型,如"Tef_spam"或"Tef_spam"来评估其性能.我们可以选择一个新的数据组,包括"垃圾邮件"或"垃圾邮件邮件".我们可以使用该模型进行测试,测试其性能,测试其性能,以及其他测试.