使用贝叶斯算法完成垃圾邮件分类实战

一、背景与问题分析

垃圾邮件长期以来困扰用户，传统方法如关键词匹配和校验码验证存在明显缺陷：

• 误判率高：正常邮件可能包含"发票"、"中奖"等关键词。

• 易被规避：垃圾邮件发送者会替换关键词或插入干扰字符。

贝叶斯分类方法通过计算词汇在垃圾邮件中的联合概率实现更精准分类，其优势在于：

• 动态适应新词汇和表达方式

• 数据量越大分类效果越好

• 天然支持概率化评估

二、算法核心原理

朴素贝叶斯公式：

P(Spam∣Words)=P(Words∣Spam)P(Spam)P(Words)P(Spam∣Words)=P(Words)P(Words∣Spam)P(Spam)​

关键计算步骤：

1. 计算每个词在垃圾/正常邮件中的出现概率

2. 计算邮件的联合概率

3. 比较两种类别的后验概率

零概率问题处理：当测试数据中出现训练集未包含的特征时，使用拉普拉斯平滑：

P(wordi∣Spam)=count(wordi∣Spam)+1Nspam+VP(wordi​∣Spam)=Nspam​+Vcount(wordi​∣Spam)+1​

三、Python实现完整流程