使用 XGBoost 分类器来分类电子邮件并进行可视化

这份资源详细描述了如何使用 XGBoost 分类器来开发一个电子邮件分类系统，该系统能够区分垃圾邮件和正常邮件。全过程涵盖了从数据预处理到模型评估的各个步骤，适合数据科学家和机器学习工程师参考和应用。 主要内容包括： 导入必要的依赖：介绍了进行数据处理、文本分析和模型构建所需的Python库。 数据探索： 使用饼图展示了电子邮件的类别分布。 通过词云分析了垃圾邮件和正常邮件中的常用词汇。 利用直方图对邮件的长度分布进行了可视化。 文本预处理： 文本清洗：包括去除非字母字符和小写化。 词汇处理：包括分词、去除停用词、以及词干提取。 文本向量化和标签编码：将文本数据转换为机器学习模型可处理的格式。 模型构建与训练： 使用 XGBoost 分类器，根据处理过的特征训练模型。 模型评估： 通过准确率、ROC曲线、混淆矩阵和分类报告等多种方式评估模型性能，详细分析模型在分类垃圾邮件和正常邮件方面的效果。 这份资源旨在提供一条清晰的路径，通过数据科学和机器学习技术来提升电子邮件分类的准确性，非常适合希望在这一领域入门的小白人士。