基于机器学习的垃圾邮件识别和过滤

基于机器学习的垃圾邮件识别和过滤

随着互联网的发展和普及，人们在传递信息、交流思想、获取

资讯等方面所依赖的手段也日益多样化与多媒体化。与此同时，

垃圾邮件却越来越多，不仅影响了人们的正常工作和生活，也破

坏了电子邮件传播的信任体系。为了解决这一问题，研究基于机

器学习的垃圾邮件识别和过滤成为了必要工作。

一、垃圾邮件分类

1. 训练集和测试集要有足够的样本数量，尽可能地反映现实场

景。

2. 训练集和测试集要有相似的样本特征，保证算法的可迁移性。

3. 训练集和测试集要有标记信息，标记信息是训练模型的基础。

三、特征提取

在对数据进行预处理之后，特征提取是机器学习算法的关键步

骤。特征能够直接影响模型的表现。在垃圾邮件分类中，可以提

取的特征主要有三种：

1. 文本特征：邮件正文、标题、发件人、收件人等信息，通过

机、决策树、神经网络等。不同的算法有不同的适用场景和优缺

点，选型时应根据具体情况综合考虑。

五、结果评估

模型的评估可以从准确率、召回率、F1分数三个指标来评估，

同时还可以采用混淆矩阵、ROC曲线等方法进行评估。评估结果

可以反映出模型表现的好坏，对模型的优化和改进至关重要。

六、优化改进