文章目录
- ==有需要本项目的代码或文档以及全部资源,或者部署调试可以私信博主==
- 导入第三方库
- 读取数据
- 数据预处理
- 数据分析与可视化
- 机器学习建模
- 贝叶斯
- 逻辑回归
- 支持向量机
- 随机森林
- XGBoost
- 总结
- 每文一语
有需要本项目的代码或文档以及全部资源,或者部署调试可以私信博主
导入第三方库
import warnings # 导入警告库
warnings.filterwarnings("ignore") # 忽略所有警告信息import string # 导入字符串处理模块
import numpy as np # 导入NumPy库,用于数组和矩阵运算
import pandas as pd # 导入Pandas库,用于数据分析
import re # 导入正则表达式模块
import matplotlib.pyplot as plt # 导入matplotlib库,用于数据可视化
import seaborn as sns # 导入Seaborn库,用于数据可视化
from nltk.corpus import stopwords # 从NLTK库导入停用词
from plotly import graph_objs as go # 导入Plotly库的图形对象
from plotly import express as px # 导入Plotly Express模块,用于简化数据可视化
from plotly import figure_factory as ff # 导入Plotly的图形工厂模块
from collections import Counter # 导入Counter模块,用于计数
from PIL import Image # 导入Python Imaging Library,用于处理图像
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator # 导入词云生成模块
# ! pip install bs4 # 安装BeautifulSoup4库
from bs4 import BeautifulSoup # 导入BeautifulSoup库,用于解析HTML和XMLfrom sklearn.model_selection import train_test_split # 导入数据划分模块
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # 导入标签编码器
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, accuracy_score # 导入评估指标模块
from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 导入逻辑回归模型
from sklearn import svm # 导入支持向量机模块
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 导入随机森林分类器
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier # 导入梯度提升分类器
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 导入K近邻分类器
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 导入计数向量化模块
from sklearn import metrics # 导入评估指标模块
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 导入多项式朴素贝叶斯分类器
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 导入计数向量化模块(重复)from string import punctuation # 导入标点符号
from nltk.tokenize.toktok import ToktokTokenizer # 导入Toktok分词器
from nltk import pos_tag # 导入词性标注模块
from nltk.corpus import wordnet # 导入词汇数据库
from nltk.stem.porter import PorterStemmer # 导入Porter词干提取器
from nltk.corpus import stopwords # 从NLTK库导入停用词(重复)
primary_blue = "#496595" # 定义主要的蓝色十六进制代码
primary_blue2 = "#85a1c1" # 定义第二种主要的蓝色十六进制代码
primary_blue3 = "#3f4d63" # 定义第三种主要的蓝色十六进制代码
primary_grey = "#c6ccd8" # 定义主要的灰色十六进制代码
读取数据
数据预处理
数据分析与可视化
机器学习建模
贝叶斯
逻辑回归
支持向量机
随机森林
XGBoost
总结
本项目是一个基于多种机器学习的自然语言处理项目,通过对邮件的文本进行预处理,然后分词,转换为词向量,在进行多维度的EDA分析,最终采用多种机器学习的模型算法对其进行建模,评估。通过分类报告,ROC曲线,AUC面积,混淆矩阵,以及在线验证程序进行展示,来凸显出大数据和人工智能算法结合的语言判别模型的优势
每文一语
业精于勤荒于嬉