基于贝叶斯网络模型的垃圾邮件分类及设计流程

基于贝叶斯网络模型的垃圾邮件分类设计过程如下：1.数据准备：导入并读取数据集。2.数据预处理：消除数字和字典。3.训练集与测试集划分：按比例划分数据集。4.提取数据特征：将文本解析为数据字典。5.模型训练：使用训练数据训练模型，计算各类别下词汇出现的概率向量P(xi|y)。6.模型测试：通过测试数据集评估模型的准确率。分类准则：当P(垃圾邮件|文字内容) > P(正常邮件|文字内容)时，将邮件识别为垃圾邮件。需要注意的是，单凭单个词语进行判断可能存在误差，因此我们可以通过联合判断所有词语来提高准确性。在此，我们假设所有词语之间相互独立（尽管这个假设严格来说并不成立，实际上词语之间可能存在相关性，但我们可以忽略这部分相关性）。