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Pythonでスパムメールを分類する方法
Pythonでスパムメールを分類する方法
このチュートリアルでは、Pythonとscikit-learnライブラリを使用して、電子メールをスパム（迷惑メール）とハム（通常のメール）に分類する方法を学びます。これは、機械学習におけるテキスト分類の基本的な例です。
- 環境の準備
まず、Pythonがインストールされていることを確認してください。プロジェクトの依存関係を管理するために、仮想環境を作成することをお勧めします。
- データの収集
この例では、SMS Spam Collectionという公開データセットを使用します。このデータセットには、スパムとハムにラベル付けされたメッセージが含まれています。
ダウンロード後、pandasを使用してデータを読み込みます。
こちらからダウンロードできます。
- データの前処理
モデルをトレーニングする前に、テキストラベルを数値に変換し、メッセージをモデルが理解できる形式に変換する必要があります。
- モデルのトレーニング
テキスト分類で一般的に使用されるナイーブベイズアルゴリズムを使用します。このアルゴリズムは効率的でシンプルです。
- 新しいメッセージでのテスト
新しいメッセージでモデルの性能を確認してみましょう。
まとめ
このチュートリアルでは、Pythonとscikit-learnを使用して、電子メールをスパムとハムに分類するモデルを構築しました。これは、日常生活の問題を解決するために機械学習の手法を適用する実践的な例です。
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