基于機器學習的垃圾郵件識別和過濾

基于機器學習的垃圾郵件識別和過濾

隨著互聯網的發展和普及，人們在傳遞信息、交流思想、獲取

資訊等方面所依賴的手段也日益多樣化與多媒體化。與此同時，

垃圾郵件卻越來越多，不僅影響了人們的正常工作和生活，也破

壞了電子郵件傳播的信任體系。為了解決這一問題，研究基于機

器學習的垃圾郵件識別和過濾成為了必要工作。

一、垃圾郵件分類

1. 訓練集和測試集要有足夠的樣本數量，盡可能地反映現實場

景。

2. 訓練集和測試集要有相似的樣本特征，保證算法的可遷移性。

3. 訓練集和測試集要有標記信息，標記信息是訓練模型的基礎。

三、特征提取

在對數據進行預處理之后，特征提取是機器學習算法的關鍵步

驟。特征能夠直接影響模型的表現。在垃圾郵件分類中，可以提

取的特征主要有三種：

1. 文本特征：郵件正文、標題、發件人、收件人等信息，通過

機、決策樹、神經網絡等。不同的算法有不同的適用場景和優缺

點，選型時應根據具體情況綜合考慮。

五、結果評估

模型的評估可以從準確率、召回率、F1分數三個指標來評估，

同時還可以采用混淆矩陣、ROC曲線等方法進行評估。評估結果

可以反映出模型表現的好壞，對模型的優化和改進至關重要。

六、優化改進