我们日常学习以及工作中会收到非常多的邮件，除了与学习工作相关的邮件，还会收到许多垃圾邮件，包括广告邮件、欺诈邮件等等。本任务通过邮件中包含的文本内容来判断该邮件是正常邮件（ham）还是垃圾邮件（spam），来实现自动化垃圾邮件过滤，是一种典型的文本分类任务。

该数据集包含5574条邮件，所有邮件都被标记为正常邮件（ham）或者垃圾邮件（spam）。

下载下来的数据集是csv格式的，每条数据有两列，分别是文本内容和对应的标签（ham or spam）。我们首先利用python的pandas库读取csv文件中的数据，然后先对数据进行简单分析，然后对数据进行预处理，最后是将文本内容向量化，文本向量化后才可以利用算法模型进行文本分类任务。整体步骤总结如下：

我们首先通过pandas工具包的read_csv()方法来读取csv格式的数据集文件，读取为dataframe格式的数据 通过dropna去除掉其中为空值的数据 通过head()方法来查看dataframe中的前五条数据 可以看到每条训练数据都有对应的标签label和对应的文本内容message。

利用groupby()方法来组合ham类和spam类的数据，然后通过describe()方法来查看基本统计数据；可以看到ham类一共有4825条数据，非重复数据有4516条；spam类一共有747条数据，非重复数据一共有653条

将标签数值化，进行算法模型训练

统计每条数据中的message的文本长度

文本预处理是自然语言处理中的关键步骤，在本案例中本文预处理包括：1、移除所有标点符号；2、移除所有的通用词，如"the", "a"等。在正常邮件和垃圾邮件中，标点符号和通用词汇的数量和类型是相似的，因此这些文本内容并不能起很好的区分作用，属于“无关特征”，需要利用预处理的手段将这些无关特征移除。

利用map()方法将上面定义的函数应用到数据中message中，得到预处理后的数据clean_msg。

在词袋模型统计词频的时候，可以使用sklearn中的CountVectorizer来完成。

CountVectorizer类会将文本中的词语转换为词频矩阵，例如矩阵中包含一个元素a[i][j]，它表示j词在i类文本下的词频。它通过fit_transform函数首先统计有多少词语出现，然后计算词语出现的次数，形成词频矩阵。训练集用fit_transform方法，测试集用transfrom方法。

利用sklearn工具中的train_test_split方法将数据划分为训练集和测试集。 利用该方法划分可以保证训练集和测试集有一致的分布（不同类别的数据比例相近）。 其中random_state用来指定随机种子，保证每次划分的训练集和测试集都是一样的。

在完成数据预处理以及向量化后，接下来就是构建算法模型，完成模型的训练和结果预测，整体流程如下：

完成模型训练以及测试集的结果预测后，需要评估模型的性能，包括：

分类准确率是指所有分类正确的百分比。 准确率 = 分类正确的样本数 / 总样本数 这里可以直接使用sklearn工具中的metrics.accuracy_score()计算分类准确率。

可以看到，线性分类器（逻辑回归）的准确率较高。