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这篇博客介绍如何使用Python结合朴素贝叶斯分类器实现垃圾邮件检测。通过加载邮件文本，标记邮件类型，划分训练和测试集，提取文本特征，训练模型，并在测试集上评估模型准确性。虽然示例简化了文本预处理步骤，但在实际应用中，更深入的文本清洗可能提升模型性能。
python实现贝叶斯垃圾邮件
实现一个简单的贝叶斯垃圾邮件过滤器，我们需要做几个步骤：数据预处理、特征提取、训练模型以及测试模型。下面是一个使用Python实现的基本示例。这个例子中，我们将使用朴素贝叶斯分类器，因为它在文本分类任务中表现良好，且实现简单。
首先，你需要安装scikit-learn库，如果你还没有安装，请先运行pip install scikit-learn来安装。
import os
import re
from collections import Counter
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extraction
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