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通過 jieba 文字分詞庫對郵件數據集的垃圾郵件和進行文本處理，提取特征。然后調用 sklearn 機器學習庫中的樸素貝葉斯算法訓練模型，最后推理測試集中郵件是否為垃圾郵件。

步驟 1 引入相關依賴的包

步驟 2 構建文本處理函數

?刪除其中的干擾字符，例如【】*。，等等，然后分詞，剩下的詞匯認為是有效詞匯。

步驟3構建文本讀取函數

獲取文件中所有詞,進行文本處理

步驟4構建數據集

統計全部訓練集中每個有效詞匯的出現次數，截取出現次數最多的前500個根據預處理后的垃圾郵件和非垃圾郵件內容生成特征向量，統計得到的500個詞語分別在該郵件中的出現概率

得到特征向量和已知郵件分類創建并訓練樸素貝葉斯模型。

步驟6模型測試

讀取測試郵件，對郵件文本進行預處理，提取特征向量。使用訓練好的模型，根據提取的特征向量對郵件進行分類

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總結

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