【机器学习项目实战（二）】基于朴素贝叶斯的中文垃圾短信分类

完整代码、数据集和相应的报告 链接已经放在了正文最下方， 供大家参考学习

摘要

​ 本文探讨了中文垃圾短信分类的问题，通过收集实际数据集，运用多种机器学习算法进行分类，并对比了不同算法在垃圾短信分类任务上的性能。本研究旨在提高中文垃圾短信的识别准确率，为构建更健康的通信环境提供技术支持。

关键词：数据规范化，朴素贝叶斯、随机森林，决策树、垃圾短信、文本分类

数据集介绍

​ 本研究使用了一个包含大量中文短信的数据集，该数据集包括了约 70 万条数据，有 3 个字段 label、 message 和 msg_new， 分别代表了短信的类别、短信的内容和分词后的短信，其中0 代表正常的短信，1 代表恶意的短信, 中文分词工具采用jieba, 已经将短信内容处理好。 下面是正常短信和恶意短信的举例：

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