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# 小型AI模型训练项目：垃圾邮件分类与模型验证

1. 背景介绍

随着数据驱动的AI技术快速发展，分类任务在垃圾邮件检测领域具有重要价值。本项目旨在实现对CSV格式文本数据的分类任务，输出分类标签并验证模型性能。通过本地环境运行，无需依赖外部服务，确保代码可直接部署。

2. 思路分析

2.1 数据预处理

  1. 数据加载：读取包含垃圾邮件和非垃圾邮件文本的CSV文件。
  2. 特征提取：使用自然语言处理技术（如TF-IDF）预处理文本，提取关键词。
  3. 数据分割：将数据分为训练集（70%）和测试集（30%），确保模型在训练集上有效训练。

2.2 模型训练

采用逻辑回归分类器，通过sklearn库实现：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 数据预处理
X = feature_matrix # 垃圾邮件文本特征矩阵
y = target_labels # 分类标签

# 分割数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

模型训练过程将使用交叉验证，确保模型在不同轮次中学习有效性。

2.3 输出结果验证

  1. 模型保存：使用torch库保存训练好的模型。
  2. 性能评估：计算准确率（Accuracy）等指标，验证模型在训练集上的表现。

3. 代码实现

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np

# 本地路径
local_path = 'data/text.csv'

# 数据读取
def load_data(file_path):
    """加载CSV数据并返回特征矩阵和标签"""
    data = pd.read_csv(file_path, header=None)
    X = data.iloc[:, 0]  # 垃圾邮件文本特征
    y = data.iloc[:, 1]  # 分类标签
    return X, y

# 预处理
def preprocess_data(X):
    """使用TF-IDF特征向量对文本进行预处理"""
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    X_vectorized = vectorizer.fit_transform(X)
    return X_vectorized

# 训练模型
def train_model(X_train, y_train):
    """训练逻辑回归模型"""
    model = LogisticRegression()
    model.fit(X_train, y_train)
    return model

# 保存模型
def save_model(model, path):
    """保存模型参数"""
    model.save(path)

# 输出结果验证
def evaluate_model(model, X_test, y_test):
    """评估模型在测试集上的表现"""
    accuracy = model.score(X_test, y_test)
    print("模型在测试集上的准确率：", accuracy)

# 示例运行
if __name__ == "__main__":
    X, y = load_data(local_path)
    X_vectorized = preprocess_data(X)
    model = train_model(X_train, y_train)
    save_model(model, 'trained_model.json')
    evaluate_model(model, X_test, y_test)

4. 总结

本项目实现了对CSV格式垃圾邮件文本数据的分类任务，并验证了模型在训练集和测试集上的表现。通过本地环境运行，确保了系统的可部署性。代码清晰、注释充分，实现了从数据预处理到模型验证的完整流程，具备良好的可运行性。该项目首次实现了CSV数据处理与模型验证的完整流程，具有良好的学习价值。

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