SMS垃圾短信识别项目

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

1. 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。
2. 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。
3. 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。

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：

1. 逻辑回归（Logistic Regression）: 提供快速、有效的分类，适合基准模型。
2. 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。
3. 支持向量机（SVC）: 适用于复杂的文本数据，能够处理高维空间。
4. 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

代码与数据集下载