SMS垃圾短信识别项目-编程知识

注意：本文引用自专业人工智能社区Venus AI

项目背景

随着数字通信的快速发展，垃圾短信成为了一个普遍而烦人的问题。这些不请自来的消息不仅打扰了我们的日常生活，还可能包含诈骗和欺诈的风险。因此，有效地识别并过滤垃圾短信变得至关重要。

项目目标

本项目的主要目标是开发一个机器学习模型，能够自动、准确地区分垃圾短信和正常短信。通过训练模型识别典型的垃圾短信特征，我们可以大大减少垃圾短信对用户的干扰，并提高通信的安全性和效率。

项目应用

邮件服务提供商: 自动过滤垃圾短信，保护用户免受不必要的打扰和潜在的欺诈风险。
企业通信: 在内部通信系统中部署，确保员工不会因垃圾短信而分散注意力，提高工作效率。
个人用户: 为个人用户提供一个工具或应用程序，帮助他们在日常生活中自动识别和过滤垃圾短信。

数据集详情

“垃圾邮件”的概念多种多样：产品/网站广告、快速赚钱计划、连锁信、色情内容……

垃圾短信集合是一组为垃圾短信研究而收集的带有 SMS 标记的消息。它包含一组 5,574 条英文 SMS 消息，根据垃圾邮件（合法）或垃圾邮件进行标记。

图片[1]-SMS垃圾短信识别项目-VenusAI

模型选择

为了实现垃圾短信的有效识别，我们考虑了以下几种机器学习算法：

逻辑回归（Logistic Regression）: 提供快速、有效的分类，适合基准模型。
朴素贝叶斯（Naive Bayes）: 在文本分类任务中表现出色，尤其是在短信长度有限的情况下。
支持向量机（SVC）: 适用于复杂的文本数据，能够处理高维空间。
随机森林（Random Forest）: 一个强大的集成学习方法，可以提供准确的分类结果。

依赖库

在开发过程中，我们使用了以下Python库：

pandas: 数据处理和分析。
numpy: 数值计算。
nltk: 自然语言处理。
re: 正则表达式，用于文本数据清洗。
sklearn: 提供机器学习算法和数据预处理工具。

代码实现

import pandas as pd 
import re
from nltk.corpus import stopwords

加载数据

df = pd.read_csv('spam.csv')
df.head()

	v1	v2	Unnamed: 2	Unnamed: 3	Unnamed: 4
0	ham	Go until jurong point, crazy.. Available only ...	NaN	NaN	NaN
1	ham	Ok lar... Joking wif u oni...	NaN	NaN	NaN
2	spam	Free entry in 2 a wkly comp to win FA Cup fina...	NaN	NaN	NaN
3	ham	U dun say so early hor... U c already then say...	NaN	NaN	NaN
4	ham	Nah I don't think he goes to usf, he lives aro...	NaN	NaN	NaN

# 获取有用的数据（前两列）
df = df[['v2', 'v1']]
# df.rename(columns={'v2': 'messages', 'v1': 'label'}, inplace=True)
df = df.rename(columns={'v2': 'messages', 'v1': 'label'})
df.head()

	messages	label
0	Go until jurong point, crazy.. Available only ...	ham
1	Ok lar... Joking wif u oni...	ham
2	Free entry in 2 a wkly comp to win FA Cup fina...	spam
3	U dun say so early hor... U c already then say...	ham
4	Nah I don't think he goes to usf, he lives aro...	ham

数据预处理


# 检查的空值
df.isnull().sum()

messages    0
label       0
dtype: int64

STOPWORDS = set(stopwords.words('english'))def clean_text(text):# 转化成小写text = text.lower()# 移除特殊字符text = re.sub(r'[^0-9a-zA-Z]', ' ', text)# 移除多余空格text = re.sub(r'\s+', ' ', text)# 移除停用词text = " ".join(word for word in text.split() if word not in STOPWORDS)return text

# 清洗数据
df['clean_text'] = df['messages'].apply(clean_text)
df.head()

	messages	label	clean_text
0	Go until jurong point, crazy.. Available only ...	ham	go jurong point crazy available bugis n great ...
1	Ok lar... Joking wif u oni...	ham	ok lar joking wif u oni
2	Free entry in 2 a wkly comp to win FA Cup fina...	spam	free entry 2 wkly comp win fa cup final tkts 2...
3	U dun say so early hor... U c already then say...	ham	u dun say early hor u c already say
4	Nah I don't think he goes to usf, he lives aro...	ham	nah think goes usf lives around though

数据与标签划分

X = df['clean_text']
y = df['label']

y = df['label']

模型训练

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer , TfidfTransformerdef classify(model, X, y):# train test splitx_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42, shuffle=True, stratify=y)# model trainingpipeline_model = Pipeline([('vect', CountVectorizer()),('tfidf', TfidfTransformer()),('clf', model)])pipeline_model.fit(x_train, y_train)print('Accuracy:', pipeline_model.score(x_test, y_test)*100)#     cv_score = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
#     print("CV Score:", np.mean(cv_score)*100)y_pred = pipeline_model.predict(x_test)print(classification_report(y_test, y_pred))

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
classify(model, X, y)

Accuracy: 96.8413496051687precision    recall  f1-score   supportham       0.97      1.00      0.98      1206spam       0.99      0.77      0.87       187accuracy                           0.97      1393macro avg       0.98      0.88      0.92      1393
weighted avg       0.97      0.97      0.97      1393

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
model = MultinomialNB()
classify(model, X, y)

Accuracy: 96.69777458722182precision    recall  f1-score   supportham       0.96      1.00      0.98      1206spam       1.00      0.75      0.86       187accuracy                           0.97      1393macro avg       0.98      0.88      0.92      1393
weighted avg       0.97      0.97      0.96      1393

from sklearn.svm import SVC
model = SVC(C=3)
classify(model, X, y)

Accuracy: 98.27709978463747precision    recall  f1-score   supportham       0.98      1.00      0.99      1206spam       1.00      0.87      0.93       187accuracy                           0.98      1393macro avg       0.99      0.94      0.96      1393
weighted avg       0.98      0.98      0.98      1393

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier()
classify(model, X, y)

Accuracy: 97.4156496769562precision    recall  f1-score   supportham       0.97      1.00      0.99      1206spam       1.00      0.81      0.89       187accuracy                           0.97      1393macro avg       0.99      0.90      0.94      1393
weighted avg       0.97      0.97      0.97      1393