基于jieba、TfidfVectorizer、LogisticRegression的垃圾邮件分类，模型平均得分为0.98左右（附代码和数据集）

基于jieba、TfidfVectorizer、LogisticRegression的垃圾邮件分类，模型平均得分为0.98左右（附代码和数据集）。

垃圾邮件分类识别是一种常见的文本分类任务，旨在将收件箱中的邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。以下是一些常用的技术和方法用于垃圾邮件分类识别：

1. 基于规则的过滤（Rule-based Filtering）：

   • 这种方法使用事先定义好的规则来筛选垃圾邮件。
   • 规则可以包括关键词、特定邮件头、发件人地址等。
   • 简单、高效，但需要手动定义规则，并且可能会存在误判和漏判的问题。

2. 统计模型（Statistical Models）：

   • 使用统计模型，如朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（Support Vector Machine）等，对邮件进行分类。
   • 统计模型使用特征提取技术，将邮件转换成数值向量，然后进行训练和预测。
   • 这种方法需要大量的标记数据进行训练，但在处理大规模数据集时具有良好的性能。

3. 机器学习（Machine Learning）：

   • 使用机器学习算法，如决策树（Decision Tree）、随机森林（Random Forest）、深度学习等，对邮件进行分类。
   • 机器学习方法可以