本项目是一个使用 Python 进行垃圾邮件分类的机器学习项目。以下是一些关键资源和文档，帮助您了解和运行此项目。
项目概述
垃圾邮件分类是自然语言处理和机器学习领域的一个常见应用。本项目旨在通过构建一个机器学习模型，自动识别和分类邮件是否为垃圾邮件。
资源和文档
- 项目代码 - 在此路径下可以找到项目的源代码：项目代码
- 数据集 - 项目使用的数据集是：SpamAssassin 数据集
- 文档 - 详细的项目文档，包括安装指南、运行步骤和结果分析：项目文档
技术栈
- Python - 主要编程语言
- Scikit-learn - 机器学习库
- Pandas - 数据处理库
- Matplotlib - 数据可视化库
示例图片
模型准确率
模型在测试集上的准确率为 98%，以下为模型准确率的可视化：
垃圾邮件示例
以下是一封垃圾邮件的示例：
"免费领取 iPhone 13！只需点击链接即可参与活动！"
总结
通过本项目，您可以学习到如何使用 Python 和机器学习技术解决实际问题。希望这些资源能够帮助您更好地理解和运行此项目。