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-