基于决策树的垃圾邮件分类器的设计与实现1

"基于决策树的垃圾邮件分类器的设计与实现" 资源概述：该项目旨在设计和实现基于决策树的垃圾邮件分类器，以判定电子邮件是否为垃圾邮件。该项目使用 Python 语言作为开发语言，使用 Django 框架作为 Web UI 框架，并使用了多种依赖库，如 jieba、numpy、scipy、scikit-learn、graphviz、matplotlib 等。 资源主要知识点： 1. 决策树算法：该项目使用了基于最大信息熵、最大信息增益和最大信息增益比三种决策树算法的实现，以判定电子邮件是否为垃圾邮件。 2. 数据预处理：该项目使用了 jieba 库进行中文分词，并使用 numpy 库进行数据操作。同时，该项目还使用了 scipy 库对数据进行清洗和处理。 3. Django 框架：该项目使用了 Django 框架作为 Web UI 框架，实现了网页端的用户界面和交互。 4. 可视化展示：该项目使用了 graphviz 库和 matplotlib 库对决策树进行可视化展示。 5. 数据集处理：该项目使用了 trec06c 数据集，并对其进行了清洗和处理，生成了训练数据集和测试数据集。 6. 项目结构：该项目的结构主要包括数据文件夹、dt_spam 文件夹、dt 文件夹、SpamDT 文件夹、Static 文件夹、Templates 文件夹和 Index 文件等。 7. 主要代码文件：该项目的主要代码文件包括 main.py、my_dt.py、pre_process.py、prepare.py、scipy_dt.py、view_dt.py 和 word2vec.py 等。 8. 运行方式：该项目可以通过 Pycharm 导入打开，支持命令行运行和 Web UI 运行。 资源技术要点： 1. 决策树算法的实现：该项目使用了基于最大信息熵、最大信息增益和最大信息增益比三种决策树算法的实现，以判定电子邮件是否为垃圾邮件。 2. 数据预处理技术：该项目使用了 jieba 库进行中文分词，并使用 numpy 库进行数据操作。 3. Django 框架的应用：该项目使用了 Django 框架作为 Web UI 框架，实现了网页端的用户界面和交互。 4. 可视化展示技术：该项目使用了 graphviz 库和 matplotlib 库对决策树进行可视化展示。 5. 数据集处理技术：该项目使用了 trec06c 数据集，并对其进行了清洗和处理，生成了训练数据集和测试数据集。 资源评估：该项目的评估标准主要包括分类准确率、召回率、F1 值等，以评估决策树算法的性能。 资源应用场景：该项目可以应用于垃圾邮件分类、垃圾短信分类、垃圾评论分类等场景，以帮助用户过滤垃圾信息。