次源码实现了使用朴素贝叶斯分类器(多项式模型和伯努利模型)对短信数据集进行分类,并评估分类器的性能指标。
首先,代码使用Pandas库读取名为"SMSSpamCollection"的数据集,数据集包含两列,分别为标签(labels)和短信内容(messages)。
将标签值'ham'和'spam'分别替换为0和1,以便进行分类任务。
使用CountVectorizer创建词袋模型,将短信内容转换为特征向量表示。
将数据集划分为训练集和测试集,并使用多项式模型(MultinomialNB)对训练集进行训练,并在测试集上进行预测。
打印多项式模型的预测结果,并计算并打印准确率(accuracy score)、精确率(precision score)、召回率(recall score)和F1值(F1 score)等评估指标。
使用伯努利模型(BernoulliNB)同样对数据集进行训练和预测,并计算并打印伯努利模型的预测结果以及准确率、精确率、召回率和F1值等评估指标。
最后,代码会输出多项式模型和伯努利模型的预测结果、类型、长度,以及各项评估指标的数值。